Blame for SDWPF/tasks/general_task.yaml

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# LargeST_protocol/tasks/general_task.yaml
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# 作用：
# - 这里只放“全任务共享的处理规则”和“命名约定”。

# 各个任务的task.yaml的推荐阅读顺序：
# 1) 先看每个 task.yaml 里的 sample：一条样本是什么。
# 2) 再看 inputs：模型推理时能看到什么。
# 3) 再看 prediction：模型要预测什么。
# 4) 最后看 leakage：哪些列不能进入模型输入。
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general_defaults:
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  # 输入处理默认规则。
  # 注意：这里是 processing defaults，不是 input field defaults。
  # 也就是说，这里只规定“如果某个任务使用了时序/表格/图输入，默认如何处理”，
  # 但不会替任务自动添加任何输入字段。
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  input_processing:
    tabular_static:
      # LargeST 中传感器 / 路段的唯一标识列。
      # 该列只用于 join labels、splits、metadata。
      id_column: ID

    time_series:
      # LargeST 历史交通流数据通常以 timestamp 为时间轴，以传感器 ID 为列轴。
      timestamp_column: timestamp
      id_column: ID
      timezone: UTC

      sampling:
        # LargeST 原始历史交通流数据常见粒度为 15 分钟。
        # 如果你的 h5 文件已经预处理成其它粒度，需要在具体任务里覆盖。
        native_rate: 15min

        # 默认任务粒度与原始粒度一致。
        # 例如 ranking 任务按小时决策时，应在 task.yaml 中覆盖为 1h。
        task_rate: 15min

        # 当 task_rate 比 native_rate 更粗时，例如 15min -> 1h，使用该聚合方法。
        # mean 适合交通流平均状态；sum 适合流量累计计数，但需要确认数据语义。
        downsample_method: mean

        # 当 task_rate 比 native_rate 更细时，例如 15min -> 5min，使用该插值方法。【通常不建议这样配置task】
        # ffill 表示使用最近一次观测值前向填充。
        upsample_method: ffill

    graph:
      # 图输入默认视为静态图，例如 LargeST 的 adj.npy。
      # 若未来加入动态图，例如事件诱导图、施工影响图，可在具体任务中扩展。
      directed: false
      weighted: true


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  # 通用划分名称。
  # splits.csv 中建议使用这些标准值，避免 train/val/valid/dev 混用。
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  split_names:
    train: train
    validation: val
    test: test

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  # 继承规则说明。
  # 具体任务可以声明 inherit_general: true，表示继承本文件的处理默认值。
  # 注意：继承只影响 input_processing / columns / split_names 等默认规则，
  # 不会自动继承任何具体输入字段。
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  inheritance:
    default_inherit_general: true
    merge_strategy: recursive_override