NeuralForecast 开源项目教程-优快云博客

NeuralForecast 开源项目教程

neuralforecastNixtla/neuralforecast - 一个Python库，提供统一的接口来训练和预测时间序列数据，使用神经网络方法，如N-BEATS和N-HITS，以及传统的统计方法。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/neuralforecast

1. 项目目录结构及介绍

NeuralForecast 的项目目录结构如下：

neuralforecast/
│
├── README.md       # 项目简介
├── requirements.txt # 必要的依赖库列表
├── src/             # 源代码目录
│   ├── models/      # 包含不同神经网络模型的实现
│   ├── data/        # 数据处理相关模块
│   ├── utils/       # 辅助工具函数
│   └── main.py      # 主执行脚本
│
├── examples/        # 示例代码目录
│   ├── simple_example.ipynb  # 简单示例笔记本
│   └── ...                      # 其他示例
│
└── tests/           # 单元测试目录
    └── test_*.py         # 测试脚本

src/ 是核心代码所在，包括模型、数据处理和工具函数。
examples/ 提供了如何使用该项目的示例，通过 Jupyter 笔记本来说明。
tests/ 包含对各个功能进行单元测试的脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的主要入口点是 src/main.py 文件。这个文件通常用于设置参数、加载数据、训练模型以及评估预测结果。它可以通过命令行接口运行，例如：

python src/main.py --config config.yml

这里，--config config.yml 参数指定了配置文件的位置。main.py 将读取配置文件中的参数并执行相应的操作。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件（如 config.yml）是 YML 格式的文本文件，它定义了模型训练和预测时的各种参数。一个基本的配置文件可能包含以下内容：

dataset:
  name: example_dataset     # 数据集名称，对应于 data/ 中的某个模块
  path: /path/to/dataset.csv  # 数据集路径

model:
  name: LSTM                # 使用的模型类型，如 LSTM 或 ARIMA
  hidden_units: 64          # 模型隐藏层的神经元数量
  epochs: 50                # 训练轮数
  learning_rate: 0.001      # 学习率

train:
  train_split_ratio: 0.8    # 训练集占总数据的比例
  validation_split_ratio: 0.1  # 验证集占剩余数据的比例

forecast:
  horizon: 10               # 预测期长度

你可以根据实际需求调整这些参数，以适应不同的任务和场景。更改配置文件后，重新运行 main.py 即可应用新的设置。

至此，我们大致了解了 NeuralForecast 项目的结构、启动方式及其配置文件的使用方法。若需更深入学习，建议参考项目提供的示例代码和文档。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考