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基础模型few-shot排行榜

排名	模型	参数量	得分	🥇	🥈	🥉	论文	刊物	年份

Rules:

对于ILI这样的短期时间序列数据集，5%采样条件下的样本量不足以支持基础模型的微调，因此我们仅对长期时间序列数据集进行测试。
对于时间序列基础模型，我们考虑 10 个数据集和 2 个误差指标，即 MAE 和 MSE。对于每个数据集，我们考虑 4 个预测范围。我们默认从训练集中均匀采样 5% 的样本，用于模型微调和测试集评估。
对于每个预测算法，我们统计该算法获得金牌、银牌和铜牌的次数，即具有最低、第二低和第三低的误差，分别表示为🥇、🥈 和 🥉。
我们提供了三种不同的评分方式，用于对预测算法进行排名。1: 评分等于金牌数；2: 评分为金牌、银牌、铜牌数之和；3: 评分为金牌、银牌、铜牌数的加权和，其中权重可自定义。评分越高，排名越高。