TimesFM 2.5端到端时间序列预测实战教程

这是一篇TimesFM 2.5的端到端时间序列预测实战教程,用一个模拟多门店零售数据集,完整跑通从模型加载、零样本预测到评估、回测、异常检测的全流程,适合想快速上手时序基础模型的开发者参考。

• 数据集自带趋势、季节性、定价促销、节假日、温度等多种真实业务因素,更贴近实际零售场景
• 覆盖MAE、RMSE、sMAPE、MASE、pinball loss、预测区间覆盖率等多套评估指标,而不只是单一误差数字
• 测试维度较全,包括批量推理、滚动起点回测、上下文长度敏感性、通过XReg引入协变量、异常检测、长周期预测、吞吐调优和输入鲁棒性
• 整个流程可以在Colab上跑通,并给出自动检测硬件、依赖安装等工程细节,降低了上手门槛
• 对于想把时序基础模型用到零售、运营等实际预测场景的团队,这篇教程提供了一套可直接复用的评估和部署方法论,比单纯读论文更有实操价值。

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