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@@ -230,7 +230,7 @@ python main.py -c paddlex/configs/ts_forecast/DLinear.yaml \
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-o Train.time_col=date \
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-o Train.target_cols=OT \
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-o Train.freq=1h \
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- -o Train.seq_len=96 \
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+ -o Train.input_len=96 \
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-o Train.predict_len=96
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```
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@@ -248,7 +248,7 @@ PaddleX 中每个模型都提供了模型开发的配置文件,用于设置相
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* `time_col`: 时间列,须结合自己的数据设置时间序列数据集的时间列的列名称;
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* `target_cols`:目标变量列,须结合自己的数据设置时间序列数据集的目标变量的列名称,可以为多个,多个之间用','分隔;
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* `freq`:频率,须结合自己的数据设置时间频率,如:1min、5min、1h;
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- * `seq_len`: 输入给模型的历史时间序列长度;输入长度建议结合实际场景及预测长度综合考虑,一般来说设置的越大,能够参考的历史信息越多,模型精度通常越高。
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+ * `input_len`: 输入给模型的历史时间序列长度;输入长度建议结合实际场景及预测长度综合考虑,一般来说设置的越大,能够参考的历史信息越多,模型精度通常越高。
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* `predict_len`:希望模型预测未来序列的长度;预测长度建议结合实际场景综合考虑,一般来说设置的越大,希望预测的未来序列越长,模型精度通常越低。
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* `patience`:early stop机制参数,指在停止训练之前,容忍模型在验证集上的性能多少次连续没有改进;耐心值越大,一般训练时间越长。
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