TFB：迈向全面且公平的时间序列预测基准测试

TFB：迈向全面且公平的时间序列预测基准测试

TFB TFB: Towards Comprehensive and Fair Benchmarking of Time Series Forecasting Methods (PVLDB 2024) https://arxiv.org/pdf/2403.20150.pdf 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tf/TFB

项目介绍

TFB（Time Series Benchmarking）是一个开源库，专为时间序列预测研究者设计。它提供了一个清晰的代码基础，支持端到端评估时间序列预测模型，这些模型在不同的评估策略和指标下与基线算法进行性能对比。该库旨在简化复杂度，确保评价过程的综合性和公正性，从而促进时间序列分析领域的进步。通过TFB，研究人员和开发者可以方便地比较各种预测方法的有效性，并利用其丰富的功能进行定制化实验。

项目快速启动

安装依赖

您可以通过以下两种方式之一来安装TFB及其依赖：

从PyPI安装

确保您的Python环境为3.8或更高版本，然后运行：

pip install -r requirements.txt

使用Docker容器

首先确保已安装Docker，随后执行：

docker build -t tfb:latest .
docker run -it -v $(pwd)/:/app/ tfb:latest bash

数据准备与模型训练评估

数据可以从Google Drive获取并解压至/dataset目录。模型的训练与评估脚本位于scripts/multivariate_forecast和scripts/univariate_forecast中。例如，运行一个示例实验：

sh scripts/multivariate_forecast/ILI_script/DLinear.sh

应用案例与最佳实践

虽然仓库中并未直接提供详细的特定案例和最佳实践教程，但TFB鼓励用户通过开发自己的预测方法参与到实践中。用户应参考提供的教程文档来学习如何集成自定义方法和如何在自己的数据集上进行评估。例如，创建新的预测模型时，遵循库内指南，调整配置文件和超参数，以达到最佳性能。

典型生态项目

TFB自身即构成时间序列预测领域的一个核心工具，尽管没有直接提及“典型生态项目”，但它支持和促进了与之相关的一系列研究和应用程序的发展。用户在采用TFB时，可能结合使用其他如TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，以及时间序列处理库如Prophet，共同构建复杂的预测解决方案。此外，通过社区共享的模型和方法，TFB间接扩展了它的生态系统，支持更多创新应用。

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以上内容基于给定的GitHub仓库信息整理，为了实际应用，请详细阅读原仓库的最新文档和更新日志。TFB的持续优化和社区贡献将不断丰富其应用场景和实践案例。

TFB TFB: Towards Comprehensive and Fair Benchmarking of Time Series Forecasting Methods (PVLDB 2024) https://arxiv.org/pdf/2403.20150.pdf 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tf/TFB