更新时间：2025-07-30 GMT+08:00
使用数据工程构建预测大模型数据集
预测大模型支持接入的数据集类型
盘古预测大模型仅支持接入预测类数据集，不同模型所需数据见表1，该数据集格式要求请参见预测类数据集格式要求。
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基模型 |
模型分类 |
数据集类型 |
文件格式 |
|---|---|---|---|
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预测大模型 |
统一编码时序预测分类大模型 |
时序分类 |
csv |
|
统一编码时序预测回归大模型 |
时序回归 |
csv |
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统一编码表格预测分类大模型 |
结构化分类 |
csv |
|
|
统一编码表格预测回归大模型 |
结构化回归 |
csv |
|
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时序异常检测大模型 |
时序回归 |
csv |
|
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融合推荐分类大模型 |
结构化分类 |
csv |
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融合推荐分类大模型-极简模式 |
结构化分类 |
csv |
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融合推荐回归大模型 |
结构化回归 |
csv |
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融合推荐回归大模型-极简模式 |
结构化回归 |
csv |
|
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融合推荐异常检测大模型 |
结构化分类 |
csv |
图1 创建数据集
训练预测大模型所需数据量
训练预测大模型时，所需的数据通常为表格格式，即由行和列组成的扁平化数据。具体要求如下：
- 行：每行代表一个样本。每行与其他行具有相同的列，并且顺序相同，这些行通常按照某种特定顺序排列。
- 列：每列表示一种特征。每列的数据类型应保持一致，不同列可以具有不同的数据类型。
- 顺序：表格中的行通常按照特定顺序排列。
- 行数：数据表的行数应大于5000行。
- 维度：数据的维度（列数）应大于10维。
- 数据完整性：必须确保数据中没有缺失值。
父主题： 开发盘古预测大模型
