Time-Series-Library项目自定义数据集训练指南

自定义数据集准备要点

在Time-Series-Library项目中训练自定义时间序列数据集时，需要特别注意数据格式的规范化处理。该项目主要针对时间序列预测任务设计，因此数据准备需要遵循特定的格式要求。

数据格式规范

自定义数据集应当参照ETT(电力变压器温度)数据集的格式进行整理。ETT数据集是该项目中常用的基准数据集，其格式设计考虑了时间序列预测任务的特点。主要包含以下几个关键要素：

1. 时间戳列：记录每个数据点的时间信息
2. 特征列：包含多个维度的观测值
3. 目标列：需要预测的变量值

数据加载实现

项目提供了data_custom模块专门用于加载自定义数据集。该模块位于数据加载器(data_loader)中，实现了对自定义格式数据的读取和预处理功能。使用时需要注意：

1. 确保数据文件放置在正确的目录路径下
2. 数据文件格式建议使用CSV等通用格式
3. 时间序列数据应当按时间顺序排列

数据预处理建议

为了使自定义数据集能够适配模型的输入要求，建议进行以下预处理步骤：

1. 缺失值处理：填充或删除含有缺失值的数据点
2. 归一化：对数据进行标准化或归一化处理
3. 序列划分：按照模型要求划分训练集、验证集和测试集
4. 时间特征提取：必要时提取小时、星期等时间特征

模型适配调整

使用自定义数据集时，可能需要对模型部分参数进行调整：

1. 输入维度参数需要与自定义数据的特征维度匹配
2. 预测长度参数应根据实际需求设置
3. 可能需要调整模型结构以适应特定数据特性

常见问题排查

在实际使用过程中，如果遇到数据集加载问题，可以检查：

1. 文件路径是否正确
2. 数据格式是否符合要求
3. 特征维度是否与模型配置一致
4. 时间序列是否连续无间断

通过以上步骤，可以有效地将自定义数据集应用于Time-Series-Library项目中的时间序列预测任务。