TFB: 全面公平的时间序列预测基准测试工具

时间序列预测是一个在多个领域都具有重要应用价值的研究方向。随着深度学习技术的发展,各种新的时间序列预测模型层出不穷。然而,如何公平、全面地评估和比较这些模型的性能一直是一个挑战。为了解决这个问题,研究人员开发了TFB(Time series Forecasting Benchmark)工具,这是一个旨在为时间序列预测研究提供全面公平基准测试的开源库。

TFB的主要特点

TFB具有以下几个主要特点:

全面性: TFB包含了多种评估策略、评估指标和基准算法,可以从多个角度对模型进行全面评估。
公平性: TFB为所有模型提供统一的评估环境和流程,确保比较的公平性。
易用性: TFB提供了清晰的代码库和详细的文档,研究人员可以轻松地使用它来评估自己的模型。
可扩展性: 研究人员可以方便地将自己的模型和数据集集成到TFB中。
可重现性: TFB的评估结果是可重现的,有助于促进研究的透明度和可信度。

TFB Logo

TFB的工作流程

TFB的工作流程主要包括以下几个步骤:

数据准备: TFB提供了多个预处理好的数据集,研究人员也可以轻松集成自己的数据集。
模型训练: 研究人员可以使用TFB提供的接口训练自己的模型,或者直接使用TFB中已实现的基准模型。
模型评估: TFB使用多种评估策略和指标对模型进行全面评估。
结果分析: TFB生成详细的评估报告,帮助研究人员深入分析模型性能。

TFB Pipeline

TFB与其他工具的比较

相比其他时间序列预测库,TFB具有以下优势:

更全面的评估策略: TFB不仅支持传统的固定窗口评估,还支持滚动预测、递增预测等多种评估策略。
更丰富的评估指标: 除了常见的MSE、MAE等指标,TFB还包含了ND、NRMSE等专门针对时间序列预测的指标。
更强的可扩展性: TFB的设计使得研究人员可以轻松地集成新的模型、数据集和评估方法。
更好的可重现性: TFB提供了详细的配置文件和运行脚本,确保实验结果可以被轻松重现。

Comparison with Related Libraries

如何使用TFB

要开始使用TFB,研究人员可以按照以下步骤操作:

安装TFB:
```
pip install -r requirements.txt
```
准备数据: TFB提供了预处理好的数据集,可以从Google Drive下载。

运行实验: TFB提供了多个实验脚本,例如:

sh ./scripts/multivariate_forecast/ILI_script/DLinear.sh

分析结果: 实验完成后,TFB会生成详细的评估报告供分析。

开发自己的方法

TFB不仅可以用于评估现有模型,还支持研究人员开发和集成自己的方法。具体步骤可以参考开发教程。

在自己的时间序列上评估

除了使用TFB提供的数据集,研究人员还可以在自己的时间序列数据上使用TFB进行评估。详细步骤可以参考评估教程。

TFB的影响力

TFB的开发得到了学术界和业界的广泛认可。它在PVLDB 2024会议上获得了最佳论文提名,这充分证明了TFB在时间序列预测研究领域的重要贡献。

常见问题解答

在使用TFB的过程中,研究人员可能会遇到一些常见问题。例如,如何在PyCharm中运行TFB的代码?答案是需要对命令行参数进行一些转义处理。具体可以参考TFB的FAQ部分。

贡献和支持

TFB是一个开源项目,欢迎社区成员贡献代码、报告问题或提出建议。项目的开发得到了华为云的支持,这为TFB的持续改进提供了强有力的后盾。

如果您在使用TFB的过程中有任何问题或建议,可以联系项目维护者:

Xiangfei Qiu (xfqiu@stu.ecnu.edu.cn)
Xingjian Wu (xjwu@stu.ecnu.edu.cn)

您也可以直接在GitHub上提出Issue。

结语

TFB为时间序列预测研究提供了一个强大而灵活的基准测试平台。它不仅有助于研究人员更好地评估和比较不同的预测模型,还能促进整个领域的发展。随着更多研究人员的参与和贡献,相信TFB会在未来发挥更大的作用,推动时间序列预测技术的进步。

如果您觉得TFB对您的研究有帮助,请在您的论文中引用TFB:

@article{qiu2024tfb,
  title   = {TFB: Towards Comprehensive and Fair Benchmarking of Time Series Forecasting Methods},
  author  = {Xiangfei Qiu and Jilin Hu and Lekui Zhou and Xingjian Wu and Junyang Du and Buang Zhang and Chenjuan Guo and Aoying Zhou and Christian S. Jensen and Zhenli Sheng and Bin Yang},
  journal = {Proc. {VLDB} Endow.},
  volume  = {17},
  number  = {9},
  pages   = {2363--2377},
  year    = {2024}
}

让我们共同期待TFB在时间序列预测领域带来更多突破和创新! 🚀📈