informer代码中原数据集参数

Question

来佬，informer源码中对ECL.csv进行预测的参数是什么，源码里没有写这个，只有ETTH和ETTM的参数

Answer 1

【以下回答由 GPT 生成】

问题分析

根据问题描述，明确了以下几个点：

1. 问题涉及的模型是informer模型。
2. 问题是如何设置原数据集参数进行预测的。
3. 源码中只找到了ETTH和ETTM的参数，没有找到针对ECL.csv数据集的参数设置。

解决方案

根据问题描述，可以分为以下几个步骤：

1. 导入必要的库和模块。
2. 读取ECL.csv数据集。
3. 对数据集进行预处理，包括缺失值填充、归一化等。
4. 定义和训练informer模型。
5. 根据训练好的模型进行预测。

下面是具体的解决方案及代码：

# 导入必要的库和模块
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, GRU, Attention # 根据实际情况导入需要的层

# 读取ECL.csv数据集
data = pd.read_csv('path/to/ECL.csv')

# 对数据集进行预处理
# 假设数据集中的特征列为['feature_1', 'feature_2', ...]，目标列为['target']
features = ['feature_1', 'feature_2', ...] # 根据实际情况填写特征列
target = ['target'] # 根据实际情况填写目标列

# 填充缺失值
data = data.fillna(0) # 假设需要填充0作为缺失值

# 归一化处理
scaler = MinMaxScaler()
data[features] = scaler.fit_transform(data[features])

# 定义和训练informer模型
# 假设informer模型的输入是N个时间步长的多个特征，输出是下一个时间步长的预测值
input_dim = len(features)
output_dim = 1 # 根据实际情况填写输出维度
time_steps = N # 根据实际情况填写时间步长

input_layer = Input(shape=(time_steps, input_dim))
# 在这里添加informer的各个层，例如GRU和Attention等
# 例如：x = GRU(units=64, return_sequences=True)(input_layer)
#      x = Attention()(x)
#      ...
output_layer = Dense(output_dim)(x)

model = Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 假设数据集分为训练集和测试集
train_data = data[:train_size]
test_data = data[train_size:]

# 假设训练数据集的输入是N个时间步长的多个特征，输出是下一个时间步长的预测值
train_X = train_data[features].values[:-time_steps]
train_Y = train_data[target].values[time_steps:]

# 训练模型
model.fit(train_X, train_Y, epochs=10, batch_size=32) # 根据实际情况调整epochs和batch_size

# 进行预测
# 假设测试数据集的输入是N个时间步长的多个特征，输出是下一个时间步长的预测值
test_X = test_data[features].values[:-time_steps]
test_Y = test_data[target].values[time_steps:]
predictions = model.predict(test_X)

# 将预测结果反归一化处理
predictions = scaler.inverse_transform(predictions)

# 打印预测结果
print(predictions)

以上是根据问题描述给出的解决方案，尽量以清晰易懂的语言进行了解释，并给出了代码示例。请根据具体情况进行相应的调整和修改。如果有任何问题，请随时回复。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^