您好，想问一下如何将您的代码改为，在z-score归一化后的数据上，计算MAE、MSE。我没有找到一个合适的没有封装的位置去进行更改，谢谢！

[Eurowea]

          时空预测：

• 历史：12个时间片
• 未来：12个时间片

长序列预测：

• 历史：{96, 192, 336}取最好
• 未来：336

取平均结果。

现有的LTSF工作，大多数都是在z-score归一化后的数据上，计算MAE、MSE。由于归一化后的数据均值为0、方差为1，预测结果MAE和MSE都是小于1的。

我们认为这种setting具备误导性，让人觉得预测误差率很低。为了更直观和清晰地展现评估结果，BasicTS的默认evaluation setting是：在re-normalized数据上，同时计算绝对误差（MAE、MSE、RMSE等） 和 相对误差（MAPE、WAPE） 等。

Originally posted by @zezhishao in #71 (comment)

[zezhishao]

在配置文件中，加一行CFG.RESCALE=False即可。

[Eurowea]

感谢您的回复，谢谢！

[zezhishao]

另外，若是想在ett等数据集上按照长序列预测领域的设置来，并且复现他们论文中的结果，您还需要将那些数据集的数据预处理中的参数NORM_EACH_CHANNEL设置成True。

[Eurowea]

原来如此，我发现似乎更改之后对长期的预测确实成功复现，但短期的却似乎结果不太好，您认为这是什么原因呢，在数据划分，学习率，batch等参数一致的情况下。再次感谢您的解答！

[zezhishao]

有详细的信息吗？

[zezhishao]

您可以更新一下BasicTS，并重新生成一下数据。目前针对我根据您的要求更新了BasicTS的数据处理方式。
在最新版本的BasicTS中，您可以将配置文件中的CFG.RE_SCALE=False，从而复现长序列预测相关模型的结果。CFG.RE_SCALE=True（默认就是True），可以用于复现时空预测相关模型（一般是短期预测）的结果。不再需要手动设置NORM_EACH_CHANNEL了，因为这可能在跨两种不同的实验设置的时候造成一定的干扰。

[Eurowea]

十分感谢 您的耐心解答! 在 2023-11-07 17:49:06，"S22" ***@***.***> 写道： 您可以更新一下BasicTS，并重新生成一下数据。目前针对我根据您的要求更新了BasicTS的数据处理方式。 在最新版本的BasicTS中，您可以将配置文件中的CFG.RE_SCALE=False，从而复现长序列预测相关模型的结果。CFG.RE_SCALE=True（默认就是True），可以用于复现时空预测相关模型的结果。不再需要手动设置NORM_EACH_CHANNEL了，因为这可能会造成一定的干扰。 — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you authored the thread.Message ID: ***@***.***>

[Eurowea]

例如informer模型,短期的情况 例如 预测24步,48步, MAE 和 MSE 偏小 在 2023-11-07 17:46:06，"S22" ***@***.***> 写道： 有更多的信息吗？ — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you authored the thread.Message ID: ***@***.***>

[zezhishao]

还需要更具体一些，你的实验设置、如何对比等。