使用TimesFM 对车辆销售进行预测

代码功能概述

1. 导入相关包与设置环境变量：
   • 首先导入了如 os、numpy、pandas 等常用的 Python 库，同时设置了一些与特定库（如 XLA_PYTHON_CLIENT_PREALLOCATE 和 JAX_PM AP_USE_TENSORSTORE）相关的环境变量，用于优化计算等操作。
2. 加载预训练的 TimesFM 模型：
   • 通过指定相关超参数（如后端为 gpu、每核心批处理大小等）以及预训练模型在 Hugging Face 上的仓库 id，实例化了 TimesFm 模型对象，用于后续的评估和微调等操作。
3. 准备数据集相关信息并加载数据：
   • 定义了一个数据集字典 DATA_DICT，包含多个数据集（如 ettm1 等）的详细信息，包括数据文件路径、时间频率、划分边界等。
   • 根据选定的数据集（示例中初始化为 ettm1），读取对应的数据文件为 DataFrame，然后配置 TimeSeriesdata 类的实例来进行数据加载、划分训练集、验证集和测试集，同时对数据进行了一些规范化等预处理操作，并生成对应的批次数据（train_batches、val_batches、test_batches）。
4. 评估预训练模型在测试集上的 MAE（平均绝对误差）：
   • 通过迭代测试集批次数据，利用预训练模型进行预测，计算预测值和实际值之间的平均绝对误差，以此来评估模型在当前数据集上的性能表现。
5. 微调模型：
   • 导入了一系列用于构建和训练模型的 praxis、paxml 相关的模块和类，进行了诸如定义学习器（包括优化器、学习率调度等配置）、构建任务、初始化模型状态等操作。
   • 将预训练模型的参数设置为微调模型的初始权重，然后通过定义训练步和评估步函数，在多个 epoch 内循环进行训练和定期评估（利用早停机制，根据验证集损失决定是否提前停止训练），在每个训练步中对模型参数进行更新，每个评估步计算验证集上的损失，保存最优模型状态的检查点。
6. 加载并评估微调后的模型：
   • 从保存的检查点中恢复最优的模型状态，将其参数更新到原 TimesFM 模型中，然后再次在测试集上计算平均绝对误差，以对比微调前后模型性能的变化情况。

针对车辆销售数据的改写步骤

1. 数据准备与加载部分（适配车辆销售数据）：

   • 修改数据集字典 DATA_DICT：
     • 创建一个新的字典项来对应你的车辆销售数据集，例如取名为 vehicle_sales。
     • 填写对应的数据文件路径（假设你的车辆销售数据存储在 ../datasets/vehicle_sales.csv，则 data_path 设置为此路径）。
     • 根据你的数据时间粒度来设置 freq，比如如果是按天记录的，就可以设置为 "D"（代表 Daily），如果是按月记录的，可设置为 "M"（代表 Monthly）等。
     • 按照你的训练、验证、测试集划分的时间范围来设置 boundaries 列表中的值，例如如果前 3 年数据作为训练集，第 4 年作为验证集，第 5 年作为测试集，你需要根据数据点数量等信息确定对应的时间点边界值填入该列表。
   • 调整数据读取和数据加载配置部分：
     • 在 data_df = pd.read_csv(open(data_path, "r")) 这行代码中，确认数据文件格式正确能被 read_csv 方法读取，如果数据有特定的分隔符、编码等情况，按需调整参数（比如添加 sep 参数指定分隔符、encoding 参数指定编码格式等）。
     • 根据你的车辆销售数据列名，修改 ts_cols、num_cov_cols、cat_cov_cols 的定义。例如，销售量和销售价格等数值型的时间序列列可添加到 ts_cols，车型、经销商这些分类列可以根据需求分配到 num_cov_cols（如果要进行数值编码等处理）或者 cat_cov_cols（作为分类特征）中。同时修改 TimeSeriesdata 实例化时传入的参数，确保数据能正确划分和预处理，例如 datetime_col 设置为数据中代表日期的列名。

2. 模型微调部分（可能无需大改，但检查配置合理性）：

   • 确认微调时定义的学习器配置（如优化器、学习率调度等参数）是否适合车辆销售数据预测任务。你可能需要根据实际情况调整学习率、训练总步数等参数，例如车辆销售数据如果比较复杂，可能需要适当调小学习率、增加训练总步数等，以保证模型能更好地收敛和学习到数据中的模式。
   • 检查 build_learner 函数中设置的 bprop_variable_exclusion 参数是否合理，对于车辆销售数据微调场景下想要固定或者放开训练的模型层，根据模型结构和需求进行调整，确保只训练希望更新参数的那些部分。

3. 模型评估部分（保持逻辑基本一致）：

   • 在计算微调前后模型在测试集上的平均绝对误差（MAE）部分，确保数据维度等处理符合车辆销售数据的特点。例如，在预测结果和实际结果对比计算 MAE 时，确认预测的销售量、销售价格等和实际值的对应关系和维度对齐正确，特别是如果有多个时间序列维度或者特征维度时，保证 forecasts 和 actuals 的形状匹配能正确计算误差。

以下是一个python代码（假设你的车辆销售数据 vehicle_sales.csv 有 date（日期）、car_model（车型）、dealer（经销商）、sales_volume（销售量）、sales_price（销售价格）这几列，并且想将车型和经销商作为分类特征，销售量和销售价格作为时间序列特征，数据按年划分训练、验证、测试集，这里简化假设前 3 年训练、第 4 年验证、第 5 年测试，并且时间频率是按年 "Y"）：

# 以下代码主要用于基于TimesFM模型对车辆销售数据进行预训练模型评估、模型微调以及微调后模型的评估操作
# 导入相关包用于微调操作，同时设置一些环境变量来优化计算等相关配置
## Importing relevant packages for finetuning
import os
os.environ['XLA_PYTHON_CLIENT_PREALLOCATE'] = 'false'
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