Open Halthward opened 1 week ago
您好,
感谢您分享这篇论文以及相关代码和数据集资源!在使用过程中,我注意到以下情况,想请教您的看法:
问题描述 从论文中描述的数据划分表格(例如训练集、验证集、测试集的长度)来看,各部分数据长度加总后与原始数据集文件的总长度并不一致。这让我怀疑,是否您在使用过程中对数据集进行了筛选、清洗或某些预处理操作?
相关细节 例如: 原始数据集文件路径:electricity.csv 原始数据集总长度(文件行数):26304 论文中划分表格的描述: 训练集长度:18317 验证集长度:2633 测试集长度:5261 加总后的总长度:18317 + 2633 + 5261 = 26211 ≠ 26304 疑问
是否对原始数据集进行了某种形式的筛选或清洗? 如果是,是否可以提供相关的筛选规则或处理脚本? 如果不是,是否可能是某些划分描述存在遗漏或误差? 希望能得到您的指导,非常感谢!
您好!我们和iTransformer使用了相同的setting,表格与iTransformer论文中Table 4保持一致,代码中数据集的划分也与其代码保持一致,没有对数据集进行任何额外的操作。感谢您的细心纠错!我们会重新检查数据集划分的数值是否计算准确,并上传正确的版本。
您好,
感谢您分享这篇论文以及相关代码和数据集资源!在使用过程中,我注意到以下情况,想请教您的看法:
问题描述 从论文中描述的数据划分表格(例如训练集、验证集、测试集的长度)来看,各部分数据长度加总后与原始数据集文件的总长度并不一致。这让我怀疑,是否您在使用过程中对数据集进行了筛选、清洗或某些预处理操作?
相关细节 例如: 原始数据集文件路径:electricity.csv 原始数据集总长度(文件行数):26304 论文中划分表格的描述: 训练集长度:18317 验证集长度:2633 测试集长度:5261 加总后的总长度:18317 + 2633 + 5261 = 26211 ≠ 26304 疑问
是否对原始数据集进行了某种形式的筛选或清洗? 如果是,是否可以提供相关的筛选规则或处理脚本? 如果不是,是否可能是某些划分描述存在遗漏或误差? 希望能得到您的指导,非常感谢!