TCDF 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

TCDF 项目的目录结构如下：

TCDF/
├── data/
│   ├── financial_benchmark/
│   └── neuroscientific_benchmark/
├── LICENSE
├── README.md
├── TCDF_Demo.ipynb
├── TCDF.py
├── depthwise.py
├── evaluate_predictions_TCDF.py
├── model.py
└── runTCDF.py

目录结构介绍

• data/: 包含两个基准数据集，分别是金融基准和神经科学基准。每个基准下有多个 CSV 文件，用于输入数据和验证结果。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件，采用 GPL-3.0 许可证。
• README.md: 项目的介绍文档，包含项目的基本信息、功能介绍、使用方法等。
• TCDF_Demo.ipynb: Jupyter Notebook 文件，用于演示 TCDF 的功能和使用方法。
• TCDF.py: 项目的主文件，包含 TCDF 的核心功能实现。
• depthwise.py: 深度卷积相关的实现文件。
• evaluate_predictions_TCDF.py: 用于评估 TCDF 预测结果的脚本。
• model.py: 模型定义和训练相关的实现文件。
• runTCDF.py: 启动 TCDF 的脚本，用于运行 TCDF 并发现时间序列之间的因果关系。

2. 项目的启动文件介绍

runTCDF.py

runTCDF.py 是 TCDF 项目的启动文件，用于运行 TCDF 并发现时间序列之间的因果关系。该脚本支持多种参数配置，可以通过命令行参数指定数据集、验证数据集等。

使用方法

python runTCDF.py --data yourdataset.csv

参数说明

• --data: 指定输入数据集的 CSV 文件路径。
• --ground_truth: 指定验证数据集的 CSV 文件路径（可选）。
• --help: 显示所有可用参数的帮助信息。

3. 项目的配置文件介绍

TCDF 项目没有显式的配置文件，但可以通过命令行参数进行配置。主要的配置参数包括：

• 数据集路径: 通过 --data 参数指定输入数据集的路径。
• 验证数据集路径: 通过 --ground_truth 参数指定验证数据集的路径（可选）。
• 其他参数: 可以通过 --help 查看所有可用的命令行参数。

示例配置

python runTCDF.py --data data/financial_benchmark/returns.csv --ground_truth data/financial_benchmark/ground_truth.csv

以上命令将使用 returns.csv 作为输入数据集，并使用 ground_truth.csv 进行验证。

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通过以上教程，您可以了解 TCDF 项目的目录结构、启动文件和配置方法，并能够顺利运行和使用该项目。