informer结果可视化
时间: 2023-12-11 18:03:37 浏览: 40
抱歉,作为AI语言模型,我无法将Informer的结果进行可视化。Informer是一种预测模型,可以根据历史数据预测未来的趋势。结果可能会以表格、图表等形式呈现。如果您有原始数据和可视化工具,可以使用这些工具将结果可视化。一些常见的可视化工具包括Matplotlib、Tableau和PowerBI等。
相关问题
informer的归一化
归一化是指将数据按比例缩放,使其落入特定的范围内。在Informer中,归一化是通过计算数据集的均值和标准差进行的。引用中的代码展示了在Informer的vail和test方法中如何进行归一化操作。具体而言,代码中使用`self.Data.scaler.mean_`和`self.Data.scaler.scale_`来获取数据集的均值和标准差。然后,通过将模型的输出和真实值分别乘以标准差和均值来进行反归一化操作,以获得归一化前的预测结果和真实值。在引用中的代码中,可以看到在源码的`exp-main.py`中加入了一行代码`self.Data=data_set`,这将数据集保存在`self.Data`变量中,以便在其他方法中使用。因此,在Informer中,归一化是通过计算均值和标准差并将其应用于模型的输出和真实值来实现的。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Informer论文思维导图](https://blog.csdn.net/pengxiang1998/article/details/127817915)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Autofomer预测值反归一化](https://blog.csdn.net/weixin_43149598/article/details/129109974)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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informer反归一化问题
在引用的文献中,没有直接提到"Informer"模型的反归一化问题。然而,从引用中可以看出,"Informer"模型在时间序列预测任务中表现优越,并且在不同预测范围内的预测误差相对平稳。这表明"Informer"模型可能已经采取了一些方法来处理归一化问题,并且在预测结果中进行了反归一化操作。
通常,在时间序列预测任务中,为了提高模型性能和稳定性,常常会对输入数据进行归一化处理。这样可以将不同尺度的数据放在相同的范围内,方便模型学习和预测。在进行预测后,需要对预测结果进行反归一化操作,将其恢复到原始数据的尺度上。
具体的反归一化方法会根据归一化时采用的方法而有所不同。常见的反归一化方法包括线性反归一化和最小-最大值反归一化等。这些方法可以根据归一化时使用的最大值、最小值等统计信息来进行反归一化计算,将预测结果恢复到原始数据的尺度上。
因此,如果你使用"Informer"模型进行时间序列预测,并且进行了归一化操作,你可以根据归一化时使用的方法来进行相应的反归一化操作,以获得原始数据的预测结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【时序】Informer:用于长序列预测的高效 Transformer 论文笔记](https://blog.csdn.net/weixin_39653948/article/details/124248535)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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