Time-Series-Library 时间序列预测中的标准化处理规范

标准化处理在时间序列预测中的重要性

在时间序列预测任务中，数据标准化是一个至关重要的预处理步骤。Time-Series-Library项目作为时间序列预测领域的重要开源工具，其标准化处理方法值得深入探讨。标准化处理能够有效解决不同特征量纲差异带来的问题，提高模型训练的稳定性和收敛速度。

标准化处理的标准流程

Time-Series-Library采用了业界广泛认可的标准做法：

1. 单次拟合原则：仅使用训练集数据（包括特征和标签）对标准化器(scaler)进行一次拟合(fit)
2. 统一转换：使用同一个标准化器对训练集、验证集和测试集进行转换(transform)

这种处理方式确保了数据分布的一致性，避免了信息泄露问题。如果对每个数据集单独进行拟合，会导致不同数据集使用不同的标准化参数，破坏了数据分布的一致性，也容易造成测试集信息的泄露。

标签处理的关键细节

在时间序列预测任务中，对标签的处理需要特别注意：

• 训练阶段：标签需要与特征一起参与标准化器的拟合
• 预测阶段：模型输出结果需要进行逆标准化(inverse transform)还原到原始量纲

评估指标计算的注意事项

关于评估指标(MAE、MSE等)的计算，存在两种常见做法：

1. 标准化空间计算：直接在标准化后的空间计算指标
2. 原始空间计算：将预测结果逆标准化后，在原始量纲空间计算指标

虽然从理论角度，在原始空间计算指标更为合理，但Time-Series-Library沿用了Informer等早期工作的做法，直接在标准化空间计算评估指标。这种做法在业界基准测试中更为常见，便于不同研究之间的结果对比。

实际应用建议

对于实际项目应用，建议开发者：

1. 严格遵循单次拟合原则，避免数据泄露
2. 对于关键业务指标，建议在原始空间进行最终评估
3. 在论文复现或基准测试时，保持与原始论文一致的处理方式
4. 注意记录和保存标准化参数，便于后续预测结果的还原

标准化处理虽然看似简单，但对模型性能有着重要影响。理解并正确应用这些规范，是获得可靠时间序列预测结果的基础。