LCZ2815

>   > > [使用方法是M，多步多变量预测，预测最后一列数据o，可为什么训练出来效果很差？] [con_total.csv](https://github.com/zhouhaoyi/Informer2020/files/8704847/con_total.csv) 请问您的结果调好了么？主要是调整哪些参数呢？

> 请问要进行模型输出值的反归一化，直接调用对应的数据集的方法inverse_transform，输入参数data直接传入模型输出量吗，是否需要别的处理呢？ main_informer文件里有参数'--inverse'，调这个就可以了。程序里有调用反归一的功能，不用你自己调用函数，调参数就可以了。

请问您的漂移问题解决了么？按照原始的代码，预测的输出是2048组预测数据。您的这个图像是某一组的输出结果的还是输出的2048个预测数据处理得到的呢？

>  > > 您好，这是我复现代码时将预测值和真实值进行可视化好得到的效果图。 我使用了你们提供的ETTm1数据集，时间间隔设为15t，采用scripts中的参数，--features S --seq_len 384 --label_len 384 --pred_len 288 --e_layers 2 --d_layers 1 。 得到的MSE与MAE为mse:0.25330454111099243, mae:0.4220234155654907 这个mse是较低的，但可视化效果图有点不尽人意。。 您好，请问您的效果调好了么？主要是调节哪些参数呢？在我的数据集上，Seq_len越小，mse和mae越小，不知道您那里适不适用。