tfp.sts.forcast only applies to future data. Is it possible to "predict" training data?

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评估

难度
5/5
预计耗时
一周以上
新手友好度
20/100
Issue 类型
功能
描述清晰度
需要澄清
活跃度
停滞

调研方向

从 tfp.sts.forcast 和 Structural Time Series 预测相关材料开始;确定其输入是否支持对已观测训练时间步进行预测,而不仅仅是对未来时间步进行预测。在决定是否需要 API 更改或文档之前,先定义预期的样本内行为和比较输出。

由索引模型根据 Issue 内容生成。

描述

I am using the Structural Time Series of TensorFlow Probability.
I separated my data(1 year) into training data (10 months) and test data (2 months).

After building the model and forecasting, I wondered whether it is possible to "predict" the training data so that I can compare the performance of the model in the training data interval.
Since the arguments of "tfp.sts.forcast" can only specify "num_steps_forecast" which does not include that option, I would ask here.

主要语言
Jupyter Notebook
星标
4.4k
派生
1.1k
PR 合并指标
30 天内没有已合并 PR

环境准备

  • 没有 Dockerfile 或 Docker Compose 文件
  • 没有 Pull Request 模板
  • 阅读贡献指南

从这里开始

  1. 先读完整个 Issue,再读项目的贡献指南。
  2. 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
  3. Fork 仓库,在一个分支上完成修改。
  4. 提交 Pull Request,并在描述里引用这个 Issue 编号。

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