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Hyper tunning Prophet model for time series forecasting

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Avaliação

Dificuldade
4/5
Tempo estimado
3-5 dias
Facilidade para iniciantes
25/100
Tipo de issue
Documentação
Clareza
Precisa de esclarecimento
Status de atividade
Estagnada
Stack de tecnologia
jupyter-notebook, python
Domínio
data, machine-learning

Direção de pesquisa

A issue não especifica nenhum notebook, arquivo, teste ou ponto de entrada. Primeiro, esclareça qual exemplo do Prophet e qual workflow de ajuste de hiperparâmetros são esperados; depois, antes da implementação, defina as entradas do exemplo, o método de avaliação e os critérios de conclusão.

Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.

Descrição

Hello,

How can we use hyper tunning to optimize Prophet model for time series forecasting ?

An example would be great!

Thanks

Linguagem predominante
Jupyter Notebook
Estrelas
4.4k
Forks
2.6k
Nenhum PR com merge em 30d

Preparar o ambiente

Este projeto não oferece contêiner de desenvolvimento, Dockerfile nem guia de contribuição, então a configuração fica por sua conta: comece pelo README e veja nosso guia da primeira contribuição para os passos gerais.

Primeiros passos

  1. Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
  2. Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
  3. Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
  4. Abra um pull request que referencie o número da issue.

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