关于生成数据与原始数据一样的疑问

[lyli17]

您好，我在使用ett数据集进行复现时遇到了一些问题，希望能得到您的解答。
我的操作如下：
1.下载好ETTm1数据集；
2.使用python gene_ETTm1_dataset.py --file_path RawData/ETT/ETTm1.csv --artificial_missing_rate 0.1 --seq_len 24 --sliding_len 12 --dataset_name ETTm1_seqlen24_01masked --saving_path ../generated_datasets 生成相应的数据集；
3.创建ETTm1_SAITS_base.ini并运行run_models.py进行训练；
4.python run_models.py --config_path configs/ETTm1_SAITS_best.ini --test_mode
然后将最后的插补数据.\NIPS_results\ETTm1_SAITS_best\step_196\imputations.h5转成csv文件后查看了test集里的结果跟原是真实数据一样，不知道是哪里出了问题，可否答疑一下

[WenjieDu]

Hi there,

Thank you so much for your attention to SAITS! If you find SAITS is helpful to your work, please star⭐️ this repository. Your star is your recognition, which can let others notice SAITS. It matters and is definitely a kind of contribution.

I have received your message and will respond ASAP. Thank you again for your patience! 😃

Best,
Wenjie

[lyli17]

您好，我在使用ett数据集进行复现时遇到了一些问题，希望能得到您的解答。 我的操作如下： 1.下载好ETTm1数据集； 2.使用python gene_ETTm1_dataset.py --file_path RawData/ETT/ETTm1.csv --artificial_missing_rate 0.1 --seq_len 24 --sliding_len 12 --dataset_name ETTm1_seqlen24_01masked --saving_path ../generated_datasets 生成相应的数据集； 3.创建ETTm1_SAITS_base.ini并运行run_models.py进行训练； 4.python run_models.py --config_path configs/ETTm1_SAITS_best.ini --test_mode 然后将最后的插补数据.\NIPS_results\ETTm1_SAITS_best\step_196\imputations.h5转成csv文件后查看了test集里的结果跟原是真实数据一样，不知道是哪里出了问题，可否答疑一下

imputations.h5里的数据使用前面归一化采用的参数进行反归一化保存在csv里

[lyli17]

Hello, can you help solve any visualization related issues？

…

---- 回复的原邮件 ---- | 发件人 | Wenjie ***@***.***> | | 发送日期 | 2025年02月10日 16:14 | | 收件人 | WenjieDu/SAITS ***@***.***> | | 抄送人 | lyli17 ***@***.***>, Author ***@***.***> | | 主题 | Re: [WenjieDu/SAITS] 关于生成数据与原始数据一样的疑问 (Issue #47) | Hi there, Thank you so much for your attention to SAITS! If you find SAITS is helpful to your work, please star⭐️ this repository. Your star is your recognition, which can let others notice SAITS. It matters and is definitely a kind of contribution. I have received your message and will respond ASAP. Thank you again for your patience! 😃 Best, Wenjie — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you authored the thread.Message ID: ***@***.***>