paddle模型使用StackingEnsembleForecaster进行多路时序数据联合训练时,预测目标是input和output,那么怎么设置模型的target
时间: 2024-03-29 14:38:25 浏览: 91
在使用StackingEnsembleForecaster进行多路时序数据联合训练时,每个模型的target应该设置为其对应的输出变量,即对于输入变量X和输出变量Y,模型的输入应该是X,输出应该是Y。StackingEnsembleForecaster会将所有模型的预测输出进行集成,形成最终的预测结果。因此,对于预测目标来说,只需要将输入和输出作为参数传入模型中即可。在预测时,模型会自动将输入作为输入变量X进行预测,输出作为输出变量Y进行预测。
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reg.fit(dataset_train_scaled, dataset_val_scaled)其中dataset_train_scaled, dataset_val_scaled为列表类型,paddle模型使用StackingEnsembleForecaster进行多路时序数据联合训练时报错AttributeError: 'list' object has no attribute 'target',怎么将上述列表修改为为符合StackingEnsembleForecaster模型的dict类型的列表
假设原先的 `dataset_train_scaled` 和 `dataset_val_scaled` 是一个由多个时间序列数据组成的列表,每个时间序列数据都有两列数据,一列是时间序列值,另一列是该时间序列对应的目标值,那么可以按照以下方式将其转换为符合StackingEnsembleForecaster模型要求的dict类型的列表:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 假设原始数据是一个列表,每个元素都是一个pandas.DataFrame对象
dataset_train = [pd.DataFrame({'time': np.arange(10), 'value': np.random.rand(10), 'target': np.random.rand(10)}) for _ in range(5)]
dataset_val = [pd.DataFrame({'time': np.arange(10), 'value': np.random.rand(10), 'target': np.random.rand(10)}) for _ in range(5)]
# 将每个DataFrame对象转换为dict类型的对象
dataset_train_dict = [{'ts': df[['time', 'value']], 'target': df['target'], 'start': df['time'].iloc[0], 'freq': 'D'} for df in dataset_train]
dataset_val_dict = [{'ts': df[['time', 'value']], 'target': df['target'], 'start': df['time'].iloc[0], 'freq': 'D'} for df in dataset_val]
```
上面的代码将每个DataFrame对象转换为一个dict对象,并进行了适当的字段设置,包括时间序列数据、目标数据、起始时间和采样频率。这样就可以将其作为StackingEnsembleForecaster模型的输入数据了:
```python
from paddle.incubate.forecast import StackingEnsembleForecaster
reg = StackingEnsembleForecaster(estimators=[model1, model2, model3], output_dim=1)
reg.fit(dataset_train_dict, dataset_val_dict)
```
这样就可以使用StackingEnsembleForecaster模型进行多路时序数据联合训练了。注意,以上代码仅供参考,具体实现方式需要根据你的数据格式进行适当的调整。
paddle使用StackingEnsembleForecaster进行多路时序预测时报错AttributeError: 'list' object has no attribute 'target'
这个错误可能是因为你传递给 `StackingEnsembleForecaster` 的训练数据集格式不正确。`StackingEnsembleForecaster` 要求训练数据集是一个列表(list)类型的数据,列表的每个元素是一个字典(dict)类型的数据,字典包含两个键值对:`feature` 和 `target`。`feature` 对应的值是一个三维的 Numpy 数组,表示多路输入特征;`target` 对应的值是一个二维的 Numpy 数组,表示多路目标变量。
你可以检查一下你的训练数据集是否符合上述要求,如果不符合,可以按照要求进行调整。如果你的训练数据集已经符合上述要求,那么可以考虑检查一下是否有其他的错误导致了这个问题的出现。
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