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Time-Series-Library项目:自定义数据集训练指南

2025-05-26 21:38:28作者:范靓好Udolf

理解数据特征与模型参数

在Time-Series-Library项目中,数据处理是时间序列预测的关键环节。项目中使用M和MS两种特征模式,分别代表不同的预测场景:

  • M模式:多变量预测,使用所有可用特征预测目标变量
  • MS模式:多变量预测多步,使用部分特征预测目标变量

当用户希望使用自己的数据集时,需要特别注意以下几点:

  1. 数据格式要求:目标列必须命名为"OT",这是项目的默认约定
  2. 特征列处理:除时间列和目标列外,其他列均被视为特征列
  3. 回归任务确认:当存在明确的目标变量时,确实属于回归任务范畴

自定义数据集适配指南

对于拥有1000个样本、15列(1列日期+13列特征+1列目标)的自定义数据集,需要进行以下适配工作:

1. 数据加载参数调整

在data_load.py中,需要确认以下参数设置:

  • features参数:设置为'M'或'MS'取决于预测需求
  • target参数:默认为'OT',确保目标列使用此名称
  • enc_in参数:应设置为特征数量(13)

2. 模型训练参数优化

考虑到样本量较小(1000条),建议调整以下训练参数:

  • 减少batch_size以避免内存问题
  • 适当降低模型复杂度
  • 增加正则化防止过拟合
  • 考虑使用更小的seq_len(序列长度)

3. 预测长度(pre_len)理解

pre_len参数决定了模型预测的未来时间步长,需要根据实际业务需求设置。例如:

  • 短期预测可能设置pre_len=24(预测24个时间点)
  • 长期预测可能设置更大的值

常见问题解决方案

  1. 参数修改失败问题:当将特征维度从8改为14失败时,需要检查:

    • 所有相关参数是否同步修改
    • 数据维度是否匹配
    • 模型容量是否足够
  2. MS参数缺失问题:虽然脚本中可能没有直接体现,但在代码逻辑中MS模式是支持的,需要检查具体实现

  3. 小样本训练技巧

    • 使用数据增强技术
    • 采用交叉验证
    • 考虑迁移学习

最佳实践建议

对于初学者,建议采取以下步骤逐步实现自定义数据集的训练:

  1. 首先确保数据格式正确,包括:

    • 时间列格式统一
    • 目标列命名为OT
    • 特征列无缺失值
  2. 从小规模实验开始:

    • 使用少量数据测试流程
    • 确认数据加载正常
    • 逐步增加数据量
  3. 参数调优采用网格搜索或随机搜索方法,重点关注:

    • 学习率
    • 批次大小
    • 序列长度
    • 模型深度

通过以上方法,即使是初学者也能较好地完成自定义数据集在Time-Series-Library项目中的训练任务。

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