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:
- 数据格式要求:目标列必须命名为"OT",这是项目的默认约定
- 特征列处理:除时间列和目标列外,其他列均被视为特征列
- 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
-
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
-
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
-
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:
-
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
-
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
-
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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