frompytorch_forecasting.dataimport( TimeSeriesDataSet, GroupNormalizer )max_prediction_length =6#预测6个月 max_encoder_length =24# 使用24个月的历史数据 training_cutoff = data["time_idx"].max() - max_prediction_lengthtraining = TimeSeriesDataSet(...
TimeSeriesDataset是PyTorch Forecasting库中的一个重要概念,它是用于处理时间序列数据的数据集格式。本文将逐步解释TimeSeriesDataset的定义、用法以及与其他数据集格式的比较,并讨论其在时间序列预测任务中的优势。 一、TimeSeriesDataset的定义 TimeSeriesDataset是一个由PyTorch Forecasting库提供的数据集格式,用于处理时间...
3、提供各种数据预处理工具来处理常见的时间序列任务，包括：缺失值输入、缩放、特征提取和滚动窗口转换等。除了一些数据的预处理的工具外，还提供了一个名为 TimeSeriesDataSet 的Pytorch的DS，这样可以方便的处理时间序列数据。4、通过统一的接口方便模评估：实现了QuantileLoss，SMAPE 等时间序列的损失函数和验证指标，...
除了一些数据的预处理的工具外,还提供了一个名为 TimeSeriesDataSet 的Pytorch的DS,这样可以方便的处理时间序列数据。 4、通过统一的接口方便模评估:实现了QuantileLoss,SMAPE 等时间序列的损失函数和验证指标,支持Pytorch Lighting 这样可以直接使用早停和交叉验证等训练方法 使用方法也很简单: from pytorch_forecasting ...
4、通过统一的接口方便模评估:实现了QuantileLoss,SMAPE 等时间序列的损失函数和验证指标,支持Pytorch Lighting 这样可以直接使用早停和交叉验证等训练方法 使用方法也很简单: from pytorch_forecasting import TimeSeriesDataSet, TemporalFusionTransformer # ...
to add the forecast to the correct time of # the history series res = history.copy() ls = [np.nan for i in range(len(history))] # Note: I have not handled the edge case where the start index + n is # before the end of the dataset and crosses past it. if ...
这样我们就可以在PyTorch中使用Dataset类自定义数据集 class SequenceDataset(Dataset): def __init__(self, df): self.data = df def __getitem__(self, idx): sample = self.data[idx] return torch.Tensor(sample['sequence']), torch.Tensor(sample['target']) ...
高级别的API大大降低了用户的工作量,因为用户不需要具备如何使用PyTorch准备训练数据集的具体知识。TimeSeriesDataSet类负责处理变量转换、缺失值、随机子抽样、多历史长度等问题。你只需要提供pandas数据框架并指定模型应该从哪些变量中学习。 BaseModel类提供了通用的可视化功能,如显示预测与实际情况和部分依赖关系图。在te...
import time # 随机数种子 np.random.seed(1) def plot_loss_data(data): # 使用Matplotlib绘制线图 plt.figure() plt.plot(data) # 添加标题 plt.title("loss results Plot") # 显示图例 plt.legend(["Loss"]) class TimeSeriesDataset(Dataset): ...
这样我们就可以在PyTorch中使用Dataset类自定义数据集 classSequenceDataset(Dataset): def__init__(self, df): self.data = df def__getitem__(self, idx): sample = self.data[idx] returntorch.Tensor(sample['sequence']), torch.Tensor(sample['target']) ...