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ARIMA with linear regressors time series modelling
- Lingua principale
- C#
- Stelle
- 9.4k
- Fork
- 2k
- Merge medio
- 2g 20h
- PR unite (30g)
- 11
Descrizione
This was mentioned in some other issues that have now been closed following the first release of time series functionality.
We currently use ARIMA with linear regressors. There may be better algorithms but it works well for us and is fairly simple to understand and implement.
If you can add basic models like this and somebody produces a C#/F# equivalent of the [Forecasting Principles and Practices e-book](https://otexts.com/fpp2/intro.html) then you might be able to support quite a few people who are just getting started with time series forecasting.
Guida per i contributori
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Direzione di ricerca
Inizia esaminando le funzionalità esistenti del repository per le serie temporali e le issue chiuse citate nella descrizione. Usa il caso d’uso ARIMA-with-linear-regressors e l’e-book collegato Forecasting Principles and Practices per chiarire l’ambito con i maintainer. Il risultato dovrebbe essere un modello di base definito con il relativo supporto per C#/F#.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Valutazione
- Stack tecnologico
- csharp, fsharp
- Ambito
- machine-learning
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Stato di attività
- Ferma
- Chiarezza
- Da chiarire
- Idoneità per principianti
- 20/100