ml-training-window-assessor

Name: ml-training-window-assessor
Author: wan-huiyan

Dados e Análise

Autor: wan-huiyan

Assess whether a training window can be extended by adding a new data source (e.g., CRM-only features to bypass behavioral data limitations). Use when: (1) the user asks "can we train on more data?", "how far back can we go?", "can we extend the training window?", or "our model only has N months of data", (2) a multi-output model has different effective training windows per output due to dynamic l

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Atualizado há 6 meses

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/plugin marketplace add wan-huiyan/ml-training-window-assessor

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#ai

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ML Training Window Assessor

Evaluate whether and how far a model's training window can be extended by incorporating a new data source or removing a data dependency bottleneck.

Problem

Multi-output temporal models (e.g., per-term enrollment prediction) often have training windows that are shorter than they appear. A nominal date range of "10 months" may actually be 3 months for one output and 9 months for another, due to dynamic lookforward windows and label validity constraints. This lea

[Description truncada. Veja o README completo no GitHub.]

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