Hyper tunning Prophet model for time series forecasting
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 4/5
- Thời gian dự kiến
- 3-5 ngày
- Mức phù hợp với người mới
- 25/100
- Loại issue
- Tài liệu
- Độ rõ ràng
- Cần làm rõ
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Công nghệ
- jupyter-notebook, python
- Lĩnh vực
- data, machine-learning
Hướng nghiên cứu
Issue không nêu notebook, tệp, bài kiểm thử hay entry point nào. Trước tiên, hãy làm rõ ví dụ Prophet nào và workflow tinh chỉnh hyperparameter nào được mong đợi, sau đó xác định các đầu vào của ví dụ, phương pháp đánh giá và tiêu chí hoàn thành trước khi triển khai.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
Hello,
How can we use hyper tunning to optimize Prophet model for time series forecasting ?
An example would be great!
Thanks
- Ngôn ngữ chính
- Jupyter Notebook
- Star
- 4.4k
- Fork
- 2.6k
- Chỉ số merge pull request
- Không có pull request nào được merge trong 30 ngày
Hướng dẫn đóng góp
Chưa lập chỉ mục được hướng dẫn đóng góp cho kho mã nguồn này
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của Azure/MachineLearningNotebooks
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
Azure/MachineLearningNotebooks#1975 · 1 bình luận ·
-
duplicates Đang mở
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
Azure/MachineLearningNotebooks#1960 ·
-
machine Đang mở
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 10/100
Azure/MachineLearningNotebooks#1987 ·
-
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 25/100
Azure/MachineLearningNotebooks#1985 · 1 bình luận ·
-
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 35/100
Azure/MachineLearningNotebooks#1981 · 1 reaction ·
Tất cả issue của Azure/MachineLearningNotebooks
Issue tương tự
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 70/100
TauricResearch/TradingAgents#1397 ·
-
bug
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 75/100
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 75/100
TencentCloud/Octop#1085 · 1 bình luận ·
-
Sandy macrofaunal assemblages adjacent to rocky reefs on São Miguel Island (Azores, NE Atlantic) Đang mởdataset
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 80/100
iobis/obis-network-datasets#909 ·
-
Copy cohorts to keep old cohorts Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 75/100
OHDSI/CohortConstructor#774 ·