[🐞] 关于使用DLinear模型评估得到的MAE，RMSE和MAPE指标

[wubo2180]

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Current Behavior | 当前行为

您好，感谢您提供的框架代码，我使用models中的DLinear模型在跑METR-LA数据集时，发现训练得到MAE/RMSE/MAPE都远低于一些Baselines的值

Expected Behavior | 期望行为

No response

Environment | 运行环境

- OS:Ubuntu 22.04.2
- DEVICE:NVIDIA GeForce RTX 5090
- NVIDIA Driver:580.76.05
- CUDA:13.0
- NVIDIA GPU Memory: 32GB
- PyTorch:2.8.0+cu128

BasicTS logs | BasicTS日志

Steps To Reproduce | 复现方法

import os
from pathlib import Path
current_file = Path(__file__).resolve()
src_dir = current_file.parent.parent
if str(src_dir) not in sys.path:
    sys.path.insert(0, str(src_dir))
project_root = src_dir.parent 
os.chdir(project_root)
from basicts.models.DLinear import DLinear, DLinearConfig
from basicts.configs import BasicTSForecastingConfig
from basicts import BasicTSLauncher
def main():
    dataset_name = 'METR-LA'
    model_config = DLinearConfig(input_len=12, 
                                 output_len=12)
    cfg = BasicTSForecastingConfig(
        model=DLinear,
        model_config = model_config,
        dataset_name = dataset_name,
        gpus = "0",
        input_len = 12,
        output_len = 12,
        batch_size = 64,
        use_timestamps = True,
    )
    BasicTSLauncher.launch_training(cfg)
if __name__ == "__main__":
    main()

Anything else? | 备注

No response

[yisongfu]

时空预测任务需要在Config中设置rescale=True（默认是False，即在归一化空间计算指标）

[wubo2180]

非常感谢您，目前指标正常了。
我目前还有三个问题：

1. norm_each_channel参数默认设置是否为False
2. train_data.npy和train_timestamps.npy的数据集之间有什么区别，我应该使用哪个数据集。以往baselines的数据集格式是(T, N, C)，例如METR-LA是(23967, 207, 3)。现在这两个数据集似乎已经没有维度C了。
3. 目前BasicTS-master\examples\forecasting\forecasting_demo.py中只有iTransformerForForecasting的测试用例，能否添加更多的测试用用例，诸如GWNet、STGCN、D2STGNN等