pytorch-forecasting ::单变量断言：过滤器不应删除所有条目

Question

我试图通过Pytorch-forecasting进行单变量预测。

但是我在limeseriesdataset上有以下错误

essertionError：过滤器不应删除所有条目 - 检查 编码器/解码器长度和滞后

我尝试搜索错误以获取错误，阅读建议并确保我的训练_DF具有足够数量的行。 （我有很多：196）。另外，我只有1个group_id是1。

我的数据框样本：

注意：所有行的组值相同= 1

  putcall_ratio_total time_idx组 
 

日期
2006-02-24 11119.140000 0 1 2006-02-25 7436.31667 1 1
2006-02-26 3753.49333 2 1

我有训练_DF，长度为196

len（triench_df） 196

，这是我的时间列表的部分：

 context_length = 28*7
 prediction_length = 7 
     # setup Pytorch Forecasting TimeSeriesDataSet for training data
     training_data = TimeSeriesDataSet(
         training_df,
         time_idx="time_idx",
         target="PutCall_Ratio_Total",
         group_ids=["group"],
         time_varying_unknown_reals=["PutCall_Ratio_Total"],
         max_encoder_length=context_length,
         max_prediction_length=prediction_length
     )```

Answer 1

经过一些实验，看来训练_DF长度（196）应该更大
比或等于（context_length + prediction_length）。

因此，例如，一旦我将Context_Length将其更新为27 * 7而不是28 * 7

。
而28 * 7 + 7＆gt; 196。

Answer 2

至于我，解决方案是放下更高的滞后lags = {'target'：[7，30]}而不是lags = {'target'：[7，30，365] }，因为有些时间表足够短

Answer 3

我在“ min_prediction_length”参数中找到了问题。
最初，我将其设置为MAX_PREDICTION_LENGTH，但是将其更改为较低的值后，模型工作正常。