💡 BasicTS 的整体设计

在时间序列分析流程中，通常包含以下几个关键部分：

• 数据集 (Dataset)：定义读取数据集和生成样本的方式。（位于 basicts.data模块）
• 数据缩放 (Scaler)：处理数据的归一化与反归一化操作，如 Z-score 和 Min-Max 归一化等方法。（位于 basicts.scaler模块）
• 评估指标 (Metrics)：定义模型评估的指标和损失函数，包括 MAE、MSE、MAPE、RMSE 和 WAPE 等。（位于 basicts.metrics模块）
• 执行器 (Runner)：作为 BasicTS 的核心模块，负责协调整个训练过程。执行器集成了数据集、数据缩放、模型架构和评估指标等组件，提供了多种功能支持。（位于 basicts.runner模块）
• 模型结构 (Model)：定义模型架构及其前向传播过程（位于basicts.models模块）

BasicTS 提供了完整且可扩展的组件，用户只需提供模型结构，即可完成大部分任务。

为了简化训练策略配置并方便对比，BasicTS 遵循 一切基于配置 的设计理念：所有选项都集成在配置文件中，用户只需修改配置文件即可轻松设置模型、数据集、归一化方法、评估指标、优化器、学习率、甚至添加扩展功能——一切就像填写表单一样简单。

🧑‍💻 进一步探索

• 🎉 快速上手
• 💡 了解 BasicTS 的设计理念
• 📦 探索数据集设计并自定义数据集
• 🛠️ 了解数据缩放器设计并创建自定义缩放器
• 🧠 深入了解模型设计并构建自定义模型
• 📉 了解评估指标设计并开发自定义损失函数与评估指标
• 🏃‍♂️ 掌握执行器设计并创建自定义执行器
• 📜 解析配置文件设计并自定义配置
• 🎯 探索使用BasicTS进行时间序列分类
• 🔍 探索多种基线模型