gluonts.dataset.repository.datasets 模块#

gluonts.dataset.repository.datasets.get_dataset(dataset_name: str, path: pathlib.Path = PosixPath('/home/runner/.gluonts/datasets'), regenerate: bool = False, dataset_writer: gluonts.dataset.DatasetWriter = JsonLinesWriter(use_gzip=True, suffix='.json', compresslevel=4), prediction_length: Optional[int] = None) → gluonts.dataset.common.TrainDatasets[source]#

获取一个仓库数据集。

通过此函数可获取的数据集曾被多篇论文（例如，[SFG17]、[LCY+18] 和 [YRD15]）使用过不同处理方法，或者通过 Monash 时间序列预测仓库获取。

参数

  • dataset_name – 数据集的名称，例如“m4_hourly”。

  • regenerate – 是否重新生成数据集，即使存在本地文件。如果此标志为 False 且文件存在，则不会再次下载数据集。

  • path – 数据集应保存的位置。

  • prediction_length – 数据集使用的预测长度。如果为 None，将使用默认预测长度。如果数据集已具体化，则将此选项设置为不同值无效。在这种情况下，请确保设置 regenerate=True。请注意，Monash 时间序列预测仓库中的某些数据集实际上没有默认预测长度 - 默认长度取决于数据的频率： - 分钟数据 –> 预测长度为 60（一小时） - 小时数据 –> 预测长度为 48（两天） - 日数据 –> 预测长度为 30（一个月） - 周数据 –> 预测长度为 8（两个月） - 月数据 –> 预测长度为 12（一年） - 年数据 –> 预测长度为 4（四年）

返回类型

通过下载或从本地文件重新加载获得的数据集。

gluonts.dataset.repository.datasets.get_download_path() → pathlib.Path[source]#
返回

gluon-ts 数据集或模型的默认下载路径。路径为 $HOME/.gluonts/

返回类型

路径

gluonts.dataset.repository.datasets.materialize_dataset(dataset_name: str, path: pathlib.Path = PosixPath('/home/runner/.gluonts/datasets'), regenerate: bool = False, dataset_writer: gluonts.dataset.DatasetWriter = JsonLinesWriter(use_gzip=True, suffix='.json', compresslevel=4), prediction_length: Optional[int] = None) → pathlib.Path[source]#

确保数据集具体化到 path / dataset_name 路径下。

参数

  • dataset_name – 数据集的名称，例如“m4_hourly”。

  • regenerate – 是否重新生成数据集，即使存在本地文件。如果此标志为 False 且文件存在，则不会再次下载数据集。

  • path – 数据集应保存的位置。

  • prediction_length – 数据集使用的预测长度。如果为 None，将使用默认预测长度。并非所有数据集都提供预测长度。

返回类型

数据集具体化所在的路径