Maxim Dmitrievsky #: Nouveau sur Google, TSMixer, semble être supérieur à TimeGPT dans les benchmarks, je viens de commencer à lire.
J'ai besoin d'une bonne prévision probabiliste pour les séries, mais pas aussi ringarde qu'elle l'est aujourd'hui (régression par quantile, par exemple). Je n'ai rien vu à ce sujet dans l'article lui-même, bien que la liste des références semble contenir des informations sur ce sujet.
Nous avons besoin d'une bonne prévision probabiliste pour les séries, mais pas aussi ringarde qu'elle ne l'est aujourd'hui (régression du quantile, par exemple). Je n'ai rien vu à ce sujet dans l'article lui-même, bien qu'il y ait de la littérature sur ce sujet dans la liste des références.
Je pense qu'il existe des librairies Python, je vais essayer de préparer quelque chose, je ne peux rien dire pour l'instant).
Quel type d'erreur peut être attribué à l'écart ? Ce problème apparemment stupide ne me laisse pas de répit. Si un modèle fonctionne bien avec un écart faible, mais que l'écart est augmenté, c'est pire. Qu'est-ce qu'il faut corriger exactement ? Comment l'entraîner à négocier avec un écart important ? Il semblerait qu'il faille allonger les transactions. Mais cela ne fonctionne pas. J'ai l'impression de l'avoir mis en place, mais il n'est pas corrigé.
De quel type d'erreur s'agit-il, comment puis-je l'éliminer ?
Je le mets et le retire, je le mets dans les signes et je réarrange les cibles. Cela ne fonctionne toujours pas.
Maxim Dmitrievsky #: Quel type d'erreur peut être attribué à l'écart ? Ce problème apparemment stupide ne me laisse pas de répit. Si un modèle fonctionne bien avec un écart faible, mais que l'écart augmente, c'est pire. Qu'est-ce qu'il faut corriger exactement ? Comment l'entraîner à négocier avec un écart important ? Il semblerait qu'il faille allonger les transactions. Mais cela ne fonctionne pas. J'ai l'impression de l'avoir mis en place, mais il n'est pas fixé.
Quel est le type de cette erreur, comment la faire disparaître ?
Je le mets et le retire, je le mets dans les signes et je réarrange les cibles. Ce n'est toujours pas la même chose.
La dispersion n'est pas une erreur.
C'est un problème de formulation de la cible : il n'y a pas d'écart dans les incréments entre les questions et les incréments entre les bits.
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Nouveau sur Google, TSMixer, semble être supérieur à TimeGPT dans les benchmarks, je viens de commencer à lire.
J'ai besoin d'une bonne prévision probabiliste pour les séries, mais pas aussi ringarde qu'elle l'est aujourd'hui (régression par quantile, par exemple). Je n'ai rien vu à ce sujet dans l'article lui-même, bien que la liste des références semble contenir des informations sur ce sujet.
Nous avons besoin d'une bonne prévision probabiliste pour les séries, mais pas aussi ringarde qu'elle ne l'est aujourd'hui (régression du quantile, par exemple). Je n'ai rien vu à ce sujet dans l'article lui-même, bien qu'il y ait de la littérature sur ce sujet dans la liste des références.
https://www.r-bloggers.com/2023/12/be-part-of-the-global-r-community/?utm_source=phpList& utm_medium=email&utm_campaign=R-bloggers-daily&utm_content=HTML
Je vais à la mechmat, je vois des filles assises là.
Si je ne vais pas au cours, je vais perdre mon érection.
https://www.r-bloggers.com/2023/12/be-part-of-the-global-r-community/?utm_source=phpList& utm_medium=email&utm_campaign=R-bloggers-daily&utm_content=HTML
Sanych, qu'avez-vous à voir avec ce message ?
Il s'agit simplement d'un lien vers les forums de discussion de R.
R est un univers à part entière.... et nous sommes sur la touche.
Quel type d'erreur peut être attribué à l'écart ? Ce problème apparemment stupide ne me laisse pas de répit. Si un modèle fonctionne bien avec un écart faible, mais que l'écart augmente, c'est pire. Qu'est-ce qu'il faut corriger exactement ? Comment l'entraîner à négocier avec un écart important ? Il semblerait qu'il faille allonger les transactions. Mais cela ne fonctionne pas. J'ai l'impression de l'avoir mis en place, mais il n'est pas fixé.
La dispersion n'est pas une erreur.
C'est un problème de formulation de la cible : il n'y a pas d'écart dans les incréments entre les questions et les incréments entre les bits.