model = Sequential() model.add(LSTM(units=72, activation='tanh', input_shape=(look_back, 1))) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='Adam', metrics=['mape']) model.fit(x=X_train, y=y_train, epochs=500, batch_size=18, verbose=2) # Make predi...
但是在看相关的文献过程中会发现,虽然题目写着“预测(Prediction)”两个字,但是读完全文之后似乎看不到预测的地方。不得不提出问题:他们到底在预测什么?到底预测的是未来什么时间长度?我们看到过最多的应该就是在测试集上做预测了,比如训练好模型之后就model.predict(x_test),然后以scatter plot的形式绘制出预测值和...
size=1)test_serie_X = X_val[random_index[0]]test_serie_Y = y_val[random_index[0]]first_frames = test_serie_Xoriginal_frames = test_serie_Y# predict the next 18 famesnew_prediction = model.predict(np.expand_dims(first_frames, axis=0))new_prediction = np.squeeze(new_prediction...
batchsize=int(len(sell_data)/5)epochs=max(128,batchsize*4)##最低循环次数128model.fit(train_X,train_y,batch_size=batchsize,epochs=epochs,verbose=0,callbacks=[reduce_lr])returnmodel defprediction(lstmmodel):predsinner=lstmmodel.predict(train_X)predsinner_true=predsinner*revisedata init_value1...
full_df_scaled_array=full_df.valuesall_data=[]time_step=30for i in range(time_step,len(full_df_scaled_array)): data_x=[] data_x.append( full_df_scaled_array[i-time_step :i , 0:full_df_scaled_array.shape[1]]) data_x=np.array(data_x) prediction=my_model.predict(data_x) al...
my_model 变量中。 my_model =grid_search.best_estimator_.model 现在可以用测试数据集测试模型。 prediction=my_model.predict(testx) print ( "prediction\n" , prediction) print ( "\nprediction shape-" ,prediction.shape) testy 和 prediction 的...
将最佳模型保存在 my_model 变量中。 代码语言:javascript 复制 my_model=grid_search.best_estimator_.model 现在可以用测试数据集测试模型。 代码语言:javascript 复制 prediction=my_model.predict(testX)print("prediction\n",prediction)print("\nPrediction Shape-",prediction.shape) ...
prediction=my_model.predict(testX) print("prediction\n", prediction) print("\nPrediction Shape-",prediction.shape) 1. 2. 3. testY 和 prediction 的长度是一样的。现在可以将 testY 与预测进行比较。 但是我们一开始就对数据进行了缩放,所以首先我们必须做一些逆缩放过程。
(0, 1))sales_scaled = scaler.fit_transform(sales)# Prepare the input sequence for predictioninput_sequence = sales_scaled[-10:].reshape(1, 10, 1)# Make predictionspredicted_sales_scaled = model.predict(input_sequence)# Inverse transform to get the actual sales valuespredicted_sales = scaler...
[i+1 : i+SEQ_LEN+1]) return temp1 preds = predict_next(model, ture_data, 20) plt.figure(figsize=(12,6)) plt.plot(preds, color='yellow', label='Prediction') plt.plot(ture_data, color='blue', label='Truth') plt.xlabel("Epochs") plt.ylabel("Value") plt.legend(loc='best') ...