Time-LLM项目中ETT数据集缺失问题的解决方案

Time-LLM项目中ETT数据集缺失问题的解决方案

【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

在时间序列预测领域，ETT(Electricity Transformer Temperature)数据集是评估模型性能的重要基准数据。近期有开发者在复现Time-LLM项目的演示代码时遇到了数据集缺失的问题，特别是当运行脚本时提示缺少"./dataset/ETT-small/ETTh1.csv"文件。

ETT数据集是电力变压器温度监测的典型时间序列数据，包含多个变体(ETTh1、ETTh2、ETTm1等)，每个变体记录了不同时间粒度的温度相关指标。这类数据对于验证时间序列预测模型的准确性至关重要。

对于Time-LLM项目，开发者需要特别注意以下几点：

1. 数据集目录结构要求严格遵循项目规范，必须将ETT数据集放置在"./dataset/ETT-small/"目录下

2. 数据集文件命名需保持一致性，包括ETTh1.csv、ETTh2.csv等标准名称

3. 数据格式应符合时间序列预测任务的要求，通常包含日期时间戳和多个特征列

项目维护者已确认相关数据集可通过官方渠道获取，建议用户仔细查阅项目文档中的数据集说明部分。获取数据集后，用户需要确保：

• 数据集完整下载并解压
• 文件路径配置正确
• 文件权限设置适当

对于时间序列预测研究的新手，理解ETT数据集的结构和意义是开展实验的基础。该数据集不仅包含温度指标，还记录了电力负载等辅助特征，为多变量时间序列预测提供了丰富的实验素材。

遇到类似数据缺失问题时，建议开发者首先检查项目文档的数据准备章节，这是解决此类问题的标准流程。同时，也要注意不同项目可能对数据预处理有特定要求，需要仔细比对。

【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