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synced 2026-05-24 10:08:33 +00:00
Clean up evaluation script (#218)
*Issue #, if available:*
*Description of changes:* This PR cleans up eval script by using
`DateTimeIndex.to_period()` instead of the ugly frequency mapping. Not
sure what I was doing before. 🫠
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Co-authored-by: Abdul Fatir Ansari <ansarnd@amazon.de>
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Abdul Fatir
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ead8323d76
commit
c887278706
1 changed files with 3 additions and 157 deletions
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@ -24,161 +24,6 @@ from chronos import (
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app = typer.Typer(pretty_exceptions_enable=False)
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# Taken from pandas._libs.tslibs.dtypes.OFFSET_TO_PERIOD_FREQSTR
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offset_alias_to_period_alias = {
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"WEEKDAY": "D",
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"EOM": "M",
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"BME": "M",
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"SME": "M",
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"BQS": "Q",
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"QS": "Q",
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"BQE": "Q",
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"BQE-DEC": "Q",
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"BQE-JAN": "Q",
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"BQE-FEB": "Q",
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"BQE-MAR": "Q",
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"BQE-APR": "Q",
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"BQE-MAY": "Q",
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"BQE-JUN": "Q",
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"BQE-JUL": "Q",
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"BQE-AUG": "Q",
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"BQE-SEP": "Q",
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"BQE-OCT": "Q",
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"BQE-NOV": "Q",
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"MS": "M",
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"D": "D",
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"B": "B",
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"min": "min",
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"s": "s",
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"ms": "ms",
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"us": "us",
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"ns": "ns",
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"h": "h",
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"QE": "Q",
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"QE-DEC": "Q-DEC",
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"QE-JAN": "Q-JAN",
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"QE-FEB": "Q-FEB",
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"QE-MAR": "Q-MAR",
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"QE-APR": "Q-APR",
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"QE-MAY": "Q-MAY",
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"QE-JUN": "Q-JUN",
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"QE-JUL": "Q-JUL",
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"QE-AUG": "Q-AUG",
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"QE-SEP": "Q-SEP",
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"QE-OCT": "Q-OCT",
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"QE-NOV": "Q-NOV",
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"YE": "Y",
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"YE-DEC": "Y-DEC",
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"YE-JAN": "Y-JAN",
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"YE-FEB": "Y-FEB",
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"YE-MAR": "Y-MAR",
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"YE-APR": "Y-APR",
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"YE-MAY": "Y-MAY",
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"YE-JUN": "Y-JUN",
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"YE-JUL": "Y-JUL",
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"YE-AUG": "Y-AUG",
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"YE-SEP": "Y-SEP",
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"YE-OCT": "Y-OCT",
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"YE-NOV": "Y-NOV",
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"W": "W",
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"ME": "M",
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"Y": "Y",
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"BYE": "Y",
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"BYE-DEC": "Y",
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"BYE-JAN": "Y",
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"BYE-FEB": "Y",
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"BYE-MAR": "Y",
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"BYE-APR": "Y",
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"BYE-MAY": "Y",
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"BYE-JUN": "Y",
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"BYE-JUL": "Y",
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"BYE-AUG": "Y",
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"BYE-SEP": "Y",
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"BYE-OCT": "Y",
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"BYE-NOV": "Y",
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"YS": "Y",
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"BYS": "Y",
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"QS-JAN": "Q",
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"QS-FEB": "Q",
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"QS-MAR": "Q",
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"QS-APR": "Q",
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"QS-MAY": "Q",
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"QS-JUN": "Q",
|
||||
"QS-JUL": "Q",
|
||||
"QS-AUG": "Q",
|
||||
"QS-SEP": "Q",
|
||||
"QS-OCT": "Q",
|
||||
"QS-NOV": "Q",
|
||||
"QS-DEC": "Q",
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"BQS-JAN": "Q",
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"BQS-FEB": "Q",
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"BQS-MAR": "Q",
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"BQS-APR": "Q",
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"BQS-MAY": "Q",
|
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"BQS-JUN": "Q",
|
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"BQS-JUL": "Q",
|
||||
"BQS-AUG": "Q",
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"BQS-SEP": "Q",
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"BQS-OCT": "Q",
|
||||
"BQS-NOV": "Q",
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"BQS-DEC": "Q",
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"YS-JAN": "Y",
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"YS-FEB": "Y",
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"YS-MAR": "Y",
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"YS-APR": "Y",
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"YS-MAY": "Y",
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"YS-JUN": "Y",
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"YS-JUL": "Y",
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"YS-AUG": "Y",
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"YS-SEP": "Y",
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"YS-OCT": "Y",
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"YS-NOV": "Y",
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"YS-DEC": "Y",
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"BYS-JAN": "Y",
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"BYS-FEB": "Y",
|
||||
"BYS-MAR": "Y",
|
||||
"BYS-APR": "Y",
|
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"BYS-MAY": "Y",
|
||||
"BYS-JUN": "Y",
|
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"BYS-JUL": "Y",
|
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"BYS-AUG": "Y",
|
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"BYS-SEP": "Y",
|
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"BYS-OCT": "Y",
|
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"BYS-NOV": "Y",
|
||||
"BYS-DEC": "Y",
|
||||
"Y-JAN": "Y-JAN",
|
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"Y-FEB": "Y-FEB",
|
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"Y-MAR": "Y-MAR",
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"Y-APR": "Y-APR",
|
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"Y-MAY": "Y-MAY",
|
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"Y-JUN": "Y-JUN",
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"Y-JUL": "Y-JUL",
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"Y-AUG": "Y-AUG",
|
||||
"Y-SEP": "Y-SEP",
|
||||
"Y-OCT": "Y-OCT",
|
||||
"Y-NOV": "Y-NOV",
|
||||
"Y-DEC": "Y-DEC",
|
||||
"Q-JAN": "Q-JAN",
|
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"Q-FEB": "Q-FEB",
|
||||
"Q-MAR": "Q-MAR",
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||||
"Q-APR": "Q-APR",
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"Q-MAY": "Q-MAY",
|
||||
"Q-JUN": "Q-JUN",
|
||||
"Q-JUL": "Q-JUL",
|
||||
"Q-AUG": "Q-AUG",
|
||||
"Q-SEP": "Q-SEP",
|
||||
"Q-OCT": "Q-OCT",
|
||||
"Q-NOV": "Q-NOV",
|
||||
"Q-DEC": "Q-DEC",
|
||||
"W-MON": "W-MON",
|
||||
"W-TUE": "W-TUE",
|
||||
"W-WED": "W-WED",
|
||||
"W-THU": "W-THU",
|
||||
"W-FRI": "W-FRI",
|
||||
"W-SAT": "W-SAT",
|
||||
"W-SUN": "W-SUN",
|
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}
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def to_gluonts_univariate(hf_dataset: datasets.Dataset):
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series_fields = [
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@ -188,8 +33,9 @@ def to_gluonts_univariate(hf_dataset: datasets.Dataset):
|
|||
]
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series_fields.remove("timestamp")
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||||
dataset_length = hf_dataset.info.splits["train"].num_examples * len(series_fields)
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||||
dataset_freq = pd.infer_freq(hf_dataset[0]["timestamp"])
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||||
dataset_freq = offset_alias_to_period_alias.get(dataset_freq, dataset_freq)
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||||
# Assumes that all time series in the dataset have the same frequency
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||||
dataset_freq = pd.DatetimeIndex(hf_dataset[0]["timestamp"]).to_period()[0].freqstr
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gts_dataset = []
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for hf_entry in hf_dataset:
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