Time-LLM项目中处理自定义数据时新增列的问题解析

Time-LLM项目中处理自定义数据时新增列的问题解析

【免费下载链接】Time-LLM [ICLR 2024] Official implementation of " 🦙 Time-LLM: Time Series Forecasting by Reprogramming Large Language Models" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/Time-LLM

问题背景

在时间序列预测领域，Time-LLM项目提供了一个强大的框架。然而，当用户尝试将自己的数据集应用于该项目时，经常会遇到数据格式不匹配的问题，特别是当数据集包含额外的标识列时。

典型场景分析

许多实际业务场景中的时间序列数据会包含一个额外的标识列（如"code"列），用于区分不同的时间序列来源。例如：

• 不同地点的传感器数据
• 不同产品的销售记录
• 不同用户的访问日志

这些数据通常以(code, timestamp, features, target)的结构存储，这与Time-LLM项目默认处理的数据格式有所不同。

技术挑战

Time-LLM项目基于Time-Series-Library构建，主要设计用于处理标准的单变量和多变量时间序列预测任务。当面对包含额外标识列的数据时，主要存在以下技术难点：

1. 数据维度扩展：标识列可能包含大量不同值（如10000个不同地点），直接处理会导致维度灾难
2. 序列识别：需要明确区分哪些特征属于哪个时间序列
3. 模型适配：现有模型架构需要调整以处理这种结构化数据

解决方案探讨

数据预处理方案

1. 扁平化处理：

   • 将不同时间序列展开为独立的列
   • 例如：将"地点A-温度"、"地点B-温度"作为不同列
   • 优点：保持与现有框架兼容
   • 缺点：当标识值很多时，会导致特征维度爆炸

2. 笛卡尔积方案：

   • 将标识列与特征列做笛卡尔积
   • 生成如"HUFL-1"、"HUFL-2"等新列名
   • 适合标识值较少的情况

代码修改建议

对于希望立即应用解决方案的用户，可以重点关注以下文件：

1. data_factory.py：

   • 添加自定义数据集配置
   • 定义数据路径和参数

2. data_loader.py：

   • 创建新的Dataset类继承现有类
   • 修改__read_data__方法处理标识列
   • 调整__getitem__方法确保正确索引

未来优化方向

项目团队已意识到这一需求的重要性，正在开发新框架来原生支持这种结构化时间序列数据。预期的新特性可能包括：

1. 分层建模：在模型层面区分通用模式和特定标识的模式
2. 参数共享：在不同标识的时间序列间共享部分模型参数
3. 高效表示：对大量标识值采用嵌入表示等降维技术

实践建议

对于当前需要处理此类数据的用户，建议：

1. 先进行数据预处理，将数据转换为与ETT等数据集一致的结构
2. 每个特征列应明确对应一个时间序列
3. 对于大量标识值的情况，考虑分组或采样处理
4. 密切关注项目更新，等待原生支持该特性的新版本发布

通过合理的预处理和适度的代码调整，用户可以在现有框架下处理包含额外标识列的时间序列数据，同时期待未来版本提供更优雅的解决方案。

【免费下载链接】Time-LLM [ICLR 2024] Official implementation of " 🦙 Time-LLM: Time Series Forecasting by Reprogramming Large Language Models" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/Time-LLM