Dataset Preview
The full dataset viewer is not available (click to read why). Only showing a preview of the rows.
The dataset generation failed
Error code: DatasetGenerationError
Exception: ArrowInvalid
Message: Failed to parse string: 'order=(2,1,2); train_points=20000' as a scalar of type double
Traceback: Traceback (most recent call last):
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/builder.py", line 1837, in _prepare_split_single
writer.write_table(table)
~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/arrow_writer.py", line 765, in write_table
self._write_table(pa_table, writer_batch_size=writer_batch_size)
~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/arrow_writer.py", line 773, in _write_table
pa_table = table_cast(pa_table, self._schema)
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/table.py", line 2369, in table_cast
return cast_table_to_schema(table, schema)
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/table.py", line 2303, in cast_table_to_schema
cast_array_to_feature(
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
table[name] if name in table_column_names else pa.array([None] * len(table), type=schema.field(name).type),
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
feature,
^^^^^^^^
)
^
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/table.py", line 1852, in wrapper
return pa.chunked_array([func(chunk, *args, **kwargs) for chunk in array.chunks])
~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/table.py", line 2143, in cast_array_to_feature
return array_cast(
array,
...<2 lines>...
allow_decimal_to_str=allow_decimal_to_str,
)
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/table.py", line 1854, in wrapper
return func(array, *args, **kwargs)
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/table.py", line 2006, in array_cast
return array.cast(pa_type)
~~~~~~~~~~^^^^^^^^^
File "pyarrow/array.pxi", line 1147, in pyarrow.lib.Array.cast
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/pyarrow/compute.py", line 412, in cast
return call_function("cast", [arr], options, memory_pool)
File "pyarrow/_compute.pyx", line 604, in pyarrow._compute.call_function
File "pyarrow/_compute.pyx", line 399, in pyarrow._compute.Function.call
result = GetResultValue(
File "pyarrow/error.pxi", line 155, in pyarrow.lib.pyarrow_internal_check_status
return check_status(status)
File "pyarrow/error.pxi", line 92, in pyarrow.lib.check_status
raise convert_status(status)
pyarrow.lib.ArrowInvalid: Failed to parse string: 'order=(2,1,2); train_points=20000' as a scalar of type double
The above exception was the direct cause of the following exception:
Traceback (most recent call last):
File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 1369, in compute_config_parquet_and_info_response
parquet_operations, partial, estimated_dataset_info = stream_convert_to_parquet(
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
builder, max_dataset_size_bytes=max_dataset_size_bytes
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
)
^
File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 948, in stream_convert_to_parquet
builder._prepare_split(split_generator=splits_generators[split], file_format="parquet")
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/builder.py", line 1683, in _prepare_split
for job_id, done, content in self._prepare_split_single(
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
gen_kwargs=gen_kwargs, job_id=job_id, **_prepare_split_args
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
):
^
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/builder.py", line 1869, in _prepare_split_single
raise DatasetGenerationError("An error occurred while generating the dataset") from e
datasets.exceptions.DatasetGenerationError: An error occurred while generating the datasetNeed help to make the dataset viewer work? Make sure to review how to configure the dataset viewer, and open a discussion for direct support.
model string | mae_wh float64 | r2 float64 | target string | rows int64 | features int64 | horizon_steps int64 | horizon string | lookback_steps int64 | lookback string | test_span_steps int64 | test_span string | epochs_run float64 | backend string | device string | note null |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
ridge_regression | 188.206687 | 0.986456 | Academic | 215,699 | 24 | 1 | 10 minute(s) | 144 | 1 day(s) | 32,355 | 323550 minute(s) | null | null | null | null |
random_forest | 204.722442 | 0.98484 | Academic | 215,699 | 24 | 1 | 10 minute(s) | 144 | 1 day(s) | 32,355 | 323550 minute(s) | null | null | null | null |
lightgbm | 220.605241 | 0.981534 | Academic | 215,699 | 24 | 1 | 10 minute(s) | 144 | 1 day(s) | 32,355 | 323550 minute(s) | null | null | null | null |
decision_tree | 233.808177 | 0.978672 | Academic | 215,699 | 24 | 1 | 10 minute(s) | 144 | 1 day(s) | 32,355 | 323550 minute(s) | null | null | null | null |
timesnet | 329.394462 | 0.880226 | Academic | 215,699 | 24 | 1 | 10 minute(s) | 144 | 1 day(s) | 32,355 | 323550 minute(s) | 8 | torch | cuda | null |
lightgbm | 155.28582 | 0.99176 | Academic | 215,699 | 24 | 1 | 10 minute(s) | 18 | 3 hour(s) | 1,008 | 7 day(s) | null | null | null | null |
random_forest | 164.240214 | 0.991061 | Academic | 215,699 | 24 | 1 | 10 minute(s) | 18 | 3 hour(s) | 1,008 | 7 day(s) | null | null | null | null |
ridge_regression | 178.438956 | 0.986659 | Academic | 215,699 | 24 | 1 | 10 minute(s) | 18 | 3 hour(s) | 1,008 | 7 day(s) | null | null | null | null |
decision_tree | 188.966723 | 0.987352 | Academic | 215,699 | 24 | 1 | 10 minute(s) | 18 | 3 hour(s) | 1,008 | 7 day(s) | null | null | null | null |
arima | 2,250.854243 | -0.026945 | Academic | 215,699 | 24 | 1 | 10 minute(s) | 18 | 3 hour(s) | 1,008 | 7 day(s) | null | null | null | null |
random_forest | 780.170949 | 0.768146 | Academic | 214,451 | 24 | 144 | 1 day(s) | 144 | 1 day(s) | 32,168 | 321680 minute(s) | null | null | null | null |
tcn | 782.016468 | 0.752135 | Academic | 214,451 | 24 | 144 | 1 day(s) | 144 | 1 day(s) | 32,168 | 321680 minute(s) | 8 | torch | cuda | null |
cnn1d | 792.393898 | 0.784625 | Academic | 214,451 | 24 | 144 | 1 day(s) | 144 | 1 day(s) | 32,168 | 321680 minute(s) | 9 | torch | cuda | null |
lightgbm | 798.966232 | 0.764455 | Academic | 214,451 | 24 | 144 | 1 day(s) | 144 | 1 day(s) | 32,168 | 321680 minute(s) | null | null | null | null |
decision_tree | 902.9721 | 0.672286 | Academic | 214,451 | 24 | 144 | 1 day(s) | 144 | 1 day(s) | 32,168 | 321680 minute(s) | null | null | null | null |
ridge_regression | 1,087.917748 | 0.6533 | Academic | 214,451 | 24 | 144 | 1 day(s) | 144 | 1 day(s) | 32,168 | 321680 minute(s) | null | null | null | null |
lightgbm | 563.033326 | 0.873676 | Academic | 215,582 | 24 | 6 | 1 hour(s) | 144 | 1 day(s) | 32,338 | 323380 minute(s) | null | null | null | null |
random_forest | 563.224923 | 0.868939 | Academic | 215,582 | 24 | 6 | 1 hour(s) | 144 | 1 day(s) | 32,338 | 323380 minute(s) | null | null | null | null |
ridge_regression | 593.891951 | 0.872547 | Academic | 215,582 | 24 | 6 | 1 hour(s) | 144 | 1 day(s) | 32,338 | 323380 minute(s) | null | null | null | null |
decision_tree | 601.37076 | 0.848399 | Academic | 215,582 | 24 | 6 | 1 hour(s) | 144 | 1 day(s) | 32,338 | 323380 minute(s) | null | null | null | null |
arima | 2,250.788988 | -0.000275 | Academic | 215,582 | 24 | 6 | 1 hour(s) | 144 | 1 day(s) | 32,338 | 323380 minute(s) | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | 2,310,568 | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | 179,701 | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | 1,614 | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | 20,000 | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
End of preview.
Academic Building Electricity Forecasting (R)
Project phân tích khám phá dữ liệu và dự báo điện năng cho tòa nhà Academic. Toàn bộ EDA, feature engineering và training được viết bằng R; dữ liệu nguồn và kết quả tái lập được lưu cùng repository.
Nội dung repository
academic_electric_forecasting_R/
├── data/ # energy, occupancy và calendar dùng chung
├── eda/ # script và notebook EDA
├── train/ # feature engineering, models và verification
├── outputs/
│ ├── eda/ # báo cáo, 14 bảng và 11 biểu đồ
│ └── train/ # train-ready data, metrics và diagnostics
├── start_jupyter.sh
└── README.md
Dữ liệu
data/energy/all_buildings_power.csv: timestamp và công suất của tòa Academic.data/occupancy/ACB.csv: số người hiện diện theo thời gian.data/calendar/: working day và activity trong giai đoạn 2013–2017.
Các file trong outputs/ là kết quả đã sinh từ dữ liệu trên. Trong đó,
outputs/train/processed/Academic_train_ready.csv là bảng đặc trưng sẵn sàng
cho huấn luyện và các file academic_results_horizon_*.csv chứa metric theo
từng khoảng dự báo. Các dòng mô hình bị skip/lỗi và không có metric không được
giữ trong kết quả cuối.
Chạy EDA
Từ thư mục project:
Rscript eda/run_eda.R
Kết quả được ghi vào outputs/eda/. Notebook có thể mở bằng:
./start_jupyter.sh
Chạy training
Cài các package R cần thiết:
Rscript train/requirements.R
Huấn luyện và kiểm tra kết quả:
Rscript train/train.R
Rscript train/verify_results.R
Kết quả được ghi vào outputs/train/. Các tham số tùy chọn được trình bày tại
train/README.md. Có thể thay thư mục dữ liệu bằng biến môi trường
IBLEND_DATA_ROOT.
Ghi chú tái lập
- Múi giờ xử lý dữ liệu:
Asia/Kolkata. - Pipeline mặc định dùng seed cố định khi mô hình hỗ trợ.
train/expected_results/results_reference.csvlà kết quả tham chiếu để kiểm tra các mô hình chính có tạo metric hữu hạn; metric R không bắt buộc trùng bit-for-bit với implementation Python trước đây.- Notebook đã được xóa output thực thi để không lưu đường dẫn máy cá nhân.
Quyền sử dụng dữ liệu
Repository không tự tuyên bố giấy phép mới cho dữ liệu nguồn. Người sử dụng cần tuân thủ điều khoản của bộ dữ liệu gốc và ghi nguồn phù hợp khi công bố kết quả.
- Downloads last month
- 99