validation and test data train_pred = model.predict(X_train) val_pred = model.predict(X_val) ...
parser.add_argument('--output_attention', action='store_true', help='whether to output attention in ecoder') parser.add_argument('--do_predict', action='store_true', help='whether to predict unseen future data') parser.add_argument('--mix', action='store_false', help='use mix attenti...
来自Dataset_Pred类,用于predict(flag=='pred') 这里的y是[r_begin : s_end]. 差别在哪儿呢?找到embed.py里的DataEmbedding类: 带有mark后缀的只参与temporal_embedding处理。 多看一下temporal_embedding这个函数,主要是对能预知的固定时间值的embedding,即是与前文无关的,一定会出...
predict_sequences_multiple方法存在如下问题: 循环开始时我们从655个序列中取出第一个序列curr_frame,size=【50,2】,基于此模型预测下一期的值p1,是一个标量, 然后取curr_frame的后49行数据: [【a1,b1】, 【a2,b2】, 【a3,b3】, ... 【a49,b49】] 将预测值p1拼接到这49行数据后面,由于p1是一个标量...
调用模型的predict()方法可以直接预测所有数据后面的未知数据,因为这里预测长度为5,所以直接调用就相当于预测后5天的收盘价走势了。预测的结果会保存在 ./results/{settings}/下面的real_prediction.npy文件中。 setting = 'informer_custom_ftMS_sl20_ll10_pl5_dm256_nh4_el2_dl1_df256_atprob_fc5_ebtimeF_...
args.features = 'MS' # forecasting task, options:[M, S, MS]; M:multivariate predict multivariate, S:univariate predict univariate, MS:multivariate predict univariate args.target = 'Close' # target feature in S or MS task args.freq = 'd' # freq for time features encoding, options:[s:se...
调用模型的predict()方法可以直接预测所有数据后面的未知数据,因为这里预测长度为5,所以直接调用就相当于预测后5天的收盘价走势了。预测的结果会保存在./results/{settings}/下面的real_prediction.npy文件中。 setting = 'informer_custom_ftMS_sl20_ll10_pl5_dm256_nh4_el2_dl1_df256_atprob_fc5_ebtimeF_dt...
predict_sequences_multiple方法存在如下问题: 循环开始时我们从655个序列中取出第一个序列curr_frame,size=【50,2】,基于此模型预测下一期的值p1,是一个标量, 然后取curr_frame的后49行数据: [【a1,b1】, 【a2,b2】, 【a3,b3】, ... 【a49,b49】] 将预测值p1拼接到这49行数据后面,由于p1是一个标量...
PREDICTION modelsINFORMERSFORECASTINGINFORMATION processingWAVELET transformsDEEP learningTime series, a type of data that measures how things change over time, remains challenging to predict. In order to improve the accuracy of time series prediction, a deep learning model CL-...
predict_sequences_multiple方法存在如下问题: 循环开始时我们从655个序列中取出第一个序列curr_frame,size=【50,2】,基于此模型预测下一期的值p1,是一个标量, 然后取curr_frame的后49行数据: [【a1,b1】, 【a2,b2】, 【a3,b3】, ... 【a49,b49】] 将预测值p1拼接到这49行数据后面,由于p1是一个标量...