利用随机数据生成完整的基于python的Informer时序预测模型代码,并对模型进行评估，且通过图像展示模型效果

首先，你需要安装必要的库，如PyTorch、Fast.ai、Kaggle API等。假设我们正在处理时间序列数据，并且使用`informer`模型，这是基于Transformer架构的时序预测模型。以下是创建Informer模型并进行评估的基本步骤：

# 导入所需库
import torch
from torch import nn
from pytorch_forecasting import TimeSeriesDataSet, Model, create_dataloader
from pytorch_forecasting.models.informer import Informer
from pytorch_forecasting.metrics import SMAPE, MeanAbsolutePercentageError
import matplotlib.pyplot as plt

# 1. 数据预处理
# 假设你已经有一个名为'data.csv'的时间序列数据集，需要先加载并处理
data = TimeSeriesDataSet(
    path="data.csv",
    time_idx="time_idx",  # 时间列名
    target="target",  # 目标变量列名
    group_ids=["group_id"],  # 如果有分组变量
    min_encoder_length=24,  # 编码长度
    max_prediction_length=24,  # 预测长度
    static_categoricals=None,  # 固定分类特征
    categorical_encoders=None,
    numerical_calers=None,
)

# 2. 创建模型
model_config = {
    "encoder": {"type": "Transformer", "embed_dim": 512},
    "decoder": {"type": "Transformer", "embed_dim": 512, "num_layers": 2},
    "attention_type": "self",  # 可选类型：self, cross
    "dropout_rate": 0.1,
}

informer_model = Informer(config=model_config, input_size=data.input_size, learning_rate=0.001)

# 3. 训练模型
dataloader = create_dataloader(data, batch_size=64, num_workers=4)
loss_module = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(informer_model.parameters(), lr=0.001)

model.fit(dataloader=dataloader, epochs=10)  # 调整训练轮数

# 4. 模型评估
metrics = [SMAPE(), MeanAbsolutePercentageError()]
results = model.predict(data_loader=dataloader, metrics=metrics)
print(f"Mean Absolute Percentage Error (MAPE): {results['mape'].item():.2f}")

# 5. 结果可视化
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(results["y_pred"].squeeze(0), label="Predicted")
plt.plot(results["y_true"].squeeze(0), label="Ground Truth")
plt.xlabel("Time Index")
plt.ylabel("Target Variable")
plt.legend()
plt.title("Model Performance Visualization")
plt.show()