PaddleX时间序列分类模块开发指南-优快云博客

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PaddleX时间序列分类模块开发指南

PaddleX PaddlePaddle End-to-End Development Toolkit（『飞桨』深度学习全流程开发工具）项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PaddleX

概述

时间序列分类是机器学习领域的重要任务之一，它通过对随时间变化的趋势、周期性、季节性等因素进行分析，识别和分类时间序列数据中的不同模式。PaddleX作为飞桨生态下的深度学习开发套件，提供了完善的时间序列分类解决方案，可广泛应用于医疗诊断、工业设备监测、金融分析等多个领域。

核心模型介绍

PaddleX时间序列分类模块目前支持以下高性能模型：

TimesNet模型

模型特点：通过多周期分析实现自适应高精度时间序列分类
准确率：在UWaveGestureLibrary数据集上达到87.5%的准确率
模型大小：仅792KB，轻量高效
适用场景：适用于各类周期性明显的时间序列分类任务

快速集成指南

环境准备

在使用PaddleX时间序列分类模块前，请确保已安装PaddleX wheel包。

基础使用示例

from paddlex import create_model

# 创建模型实例
model = create_model(model_name="TimesNet_cls")

# 执行预测
output = model.predict("ts_cls.csv", batch_size=1)

# 处理预测结果
for res in output:
    res.print()  # 打印结果
    res.save_to_csv(save_path="./output/")  # 保存为CSV
    res.save_to_json(save_path="./output/res.json")  # 保存为JSON

预测结果说明

预测结果包含以下关键信息：

input_path：输入时间序列文件路径
classification：分类结果，包含类别ID和置信度分数

自定义开发流程

数据准备

1. 数据验证

python main.py -c paddlex/configs/modules/ts_classification/TimesNet_cls.yaml \
    -o Global.mode=check_dataset \
    -o Global.dataset_dir=./dataset/ts_classify_examples

验证通过后，系统会输出数据集基本信息并生成数据分布直方图。

2. 数据格式转换（可选）

支持将xlsx/xls格式转换为csv格式：

python main.py -c paddlex/configs/modules/ts_classification/TimesNet_cls.yaml \
    -o Global.mode=check_dataset \
    -o Global.dataset_dir=./dataset/ts_classify_examples \
    -o CheckDataset.convert.enable=True

3. 数据集划分（可选）

可按比例重新划分训练集和验证集：

python main.py -c paddlex/configs/modules/ts_classification/TimesNet_cls.yaml \
    -o Global.mode=check_dataset \
    -o Global.dataset_dir=./dataset/ts_classify_examples \
    -o CheckDataset.split.enable=True \
    -o CheckDataset.split.train_percent=90 \
    -o CheckDataset.split.val_percent=10

模型训练

python main.py -c paddlex/configs/modules/ts_classification/TimesNet_cls.yaml \
    -o Global.mode=train \
    -o Global.dataset_dir=./dataset/ts_classify_examples \
    -o Global.save_dir=./output/

关键训练参数说明：

epochs：训练轮数
batch_size：批大小
learning_rate：学习率
pretrain_weights：预训练权重路径

模型评估

python main.py -c paddlex/configs/modules/ts_classification/TimesNet_cls.yaml \
    -o Global.mode=eval \
    -o Global.dataset_dir=./dataset/ts_classify_examples \
    -o Global.save_dir=./output/

评估指标包括准确率、精确率、召回率等。

模型预测

python main.py -c paddlex/configs/modules/ts_classification/TimesNet_cls.yaml \
    -o Global.mode=predict \
    -o Global.infer_file=./dataset/ts_classify_examples/test.csv \
    -o Global.save_dir=./output/

高级功能

1. 模型导出

支持将训练好的模型导出为部署格式：

python main.py -c paddlex/configs/modules/ts_classification/TimesNet_cls.yaml \
    -o Global.mode=export \
    -o Global.save_dir=./output/

2. 超参数调优

可通过修改配置文件或命令行参数进行超参数优化：

python main.py -c paddlex/configs/modules/ts_classification/TimesNet_cls.yaml \
    -o Global.mode=train \
    -o Global.dataset_dir=./dataset/ts_classify_examples \
    -o Global.save_dir=./output/ \
    -o Train.epochs=100 \
    -o Train.learning_rate=0.001