编辑部翻译：mchoi 【系列1】用于算法交易的神经网络基于多变量时间序列（点击标题阅读） 本次推文中我们会考虑回归预测问题，为它设计和检验一个新的损失函数，将收益转化为一些波动和为了这些问题检验不同的度量标准...回到收益预测 首先，让我们记住如何从原来的时间序列上切换到收益上（或者是百分比变动/增减率）。...我们应如何衡量与模型预测相关的损失以及随后的预测？一个平方误差损失在标记上是不可知的，对于0.1的预测同样是不利于0.03的预测。...如果你根据模型的预测进行了下注，那么您将以0.03的预测赚取收益，并以-0.01的预测输掉资金，但我们的损失并没有捕捉到这一点。我们需要更好的亏损，考虑到预测和真实的价值的迹象。...基于平均绝对误差的神经网络预测 在度量方面，它稍微好一点：MSE：0.00013，MAE：0.0081和MAPE：132％，但在我们眼中这个图像仍然不能满足，该模型不能更好地预测波动的力量。
这在时间预测问题中非常有用，而经典线性方法难以应对多变量预测问题。 本文讲解了如何在Keras深度学习库中，为多变量时间序列预测开发LSTM模型。...包含三块内容： 如何将原始数据集转换为可用于时间序列预测的数据集； 如何准备数据，并使LSTM模型适用于多变量时间序列预测问题； 如何做预测，并将预测的结果重新调整为原始数据单位。...三、数据集 这里使用空气质量数据集进行时间序列预测。...1、为LSTM模型准备数据 将数据集构建为监督学习问题，并且对输入变量进行标准化。 在给定污染测量标准和前1个小时污染状况的前提下，我们将构建监督学习问题以预测现在时段的污染情况。...考虑到在学习序列预测问题时，LSTM在时间上使用反向传播，最后一点可能是最重要的。 2、定义和拟合模型 这一部分，我们将会在多变量输入数据上拟合LSTM模型。 首先，分割训练集和测试集。
在本教程中，您将了解如何在Keras深度学习库中，为多变量时间序列预测开发LSTM模型。...学习该教程后，您将收获： 如何将原始数据集转换为可用于时间序列预测的数据集； 如何准备数据，并使LSTM模型适用于多变量时间序列预测问题； 如何做预测，并将预测的结果重新调整为原始数据单位。...在给定污染测量标准和前1个小时污染状况的前提下，我们将构建监督学习问题以预测现在时段的污染情况。 该构想实现起来很简单，只是为了做个示范。...比如： 对风向进行独热向量编码操作 通过差分和季节性调整平稳所有series 把前多个小时的输入作为变量预测该时段的情况 考虑到在学习序列预测问题时，LSTM在时间上使用反向传播，最后一点可能是最重要的...定义和拟合模型 这一部分，我们将会在多变量输入数据上拟合LSTM模型。 第一步，分割训练集和测试集。为了加快这个演示模型的训练，我们仅仅在第1年数据上拟合模型，然后在剩余4年的数据上对其进行评估。
这在时间序列预测中是一个很大的好处，经典的线性方法很难适应多元或多输入预测问题。 在本教程中，您将了解如何在Keras深度学习库中开发用于多变量时间序列预测的LSTM模型。...完成本教程后，您将知道： 如何将原始数据集转换为我们可用于时间序列预测的东西。 如何准备数据和并将一个LSTM模型拟合到一个多变量的时间序列预测问题上。 如何进行预测并将结果重新调整到原始单位。...唯一的另一个小变化就是如何评估模型。具体而言，在我们如何重构具有8列的行适合于反转缩放操作以将y和y返回到原始尺度以便我们可以计算RMSE。...北京PM2.5数据集在UCI机器学习库 Keras中长期短期记忆模型的5步生命周期 Python中的长时间短时记忆网络的时间序列预测 Python中的长期短期记忆网络的多步时间序列预测 概要 在本教程中...具体来说，你了解到： 如何将原始数据集转换为我们可用于时间序列预测的东西。 如何准备数据和适合多变量时间序列预测问题的LSTM。 如何进行预测并将结果重新调整到原始单位。
疫情期间，在家学习Python，调通了基于监督学习的LSTM神经网络预测模型代码，在一般代码的基础上，做了单步和多步通用版的改进。调通的代码附后，供各位大咖指正。...str_to_float(s): s = s[:-1] s_float = float(s) return s_float # 定义series_to_supervised()函数 # 将时间序列转换为监督学习问题...5行 n_features = len(stock_data.columns) # 获取DataFrame中的数据，形式为数组array形式 values = stock_data.values...……") model = tf.keras.models.load_model('c:\python\model\model') # 模型预测收益率 y_predict = model.predict(...%.6f' % mae) print('R_square: %.6f' % r_square) 用代码生成5日数据预测和实际值对比图如下图所示： image.png 预测质量评价数据如下： 均方误差
您可以访问来自建筑物屋顶上的传感器的时间数据序列，例如温度，气压和湿度，这些数据点可用于预测最后一个数据点之后24小时的温度。这是一个相当具有挑战性的问题，它说明了使用时间序列时遇到的许多常见困难。...丢弃（dropout）对抗过度拟合 从训练和验证曲线可以明显看出该模型是过拟合的：训练和验证损失在经过几个时期后开始出现较大差异。...为了在Keras中将递归层堆叠在一起，所有中间层都应返回其完整的输出序列（3D张量），而不是最后一个时间步的输出。...RNN特别依赖于顺序或时间的：它们按顺序处理输入序列的时间步长，重新排列时间步长可以完全改变RNN从序列中提取的表示形式。这正是它们在序列问题（例如温度预测问题）上表现良好的原因。...双向RNN利用RNN的序列敏感性：它包含使用两个常规RNN（例如 layer_gru 和 layer_lstm ），每个RNN都沿一个方向（按时间顺序）处理输入序列，然后合并它们的表示形式。
事实证明，它们对于自然语言处理问题非常有效，在自然语言处理问题中，将文本序列作为模型的输入。RNN在时间序列预测和语音识别方面也取得了一定程度的成功。...我们将使用汽车销售数据集来证明LSTM RNN用于单变量时间序列预测。 这个问题涉及预测每月的汽车销售数量。 数据集将使用Pandas自动下载，但您可以在此处了解更多信息。...下面列出了针对单变量时间序列预测问题拟合和评估LSTM的示例。...在这种情况下，模型的MAE约为2,800，并从测试集中预测序列中的下一个值为13,199，其中预期值为14,577（非常接近）。...运行结束时，将返回历史对象，并将其用作创建折线图的基础。 可以通过“ 损失 ”变量访问训练数据集的交叉熵损失，并通过历史对象的历史记录属性上的“ val_loss ”访问验证数据集的损失。
事实证明，它们对于自然语言处理问题非常有效，在自然语言处理问题中，将文本序列作为模型的输入。RNN在时间序列预测和语音识别方面也取得了一定程度的成功。...我们将使用汽车销售数据集来证明LSTM RNN用于单变量时间序列预测。 这个问题涉及预测每月的汽车销售数量。 数据集将使用Pandas自动下载，但您可以在此处了解更多信息。...下面列出了针对单变量时间序列预测问题拟合和评估LSTM的示例。...在这种情况下，模型的MAE约为2,800，并从测试集中预测序列中的下一个值为13,199，其中预期值为14,577（非常接近）。...运行结束时，将返回历史对象，并将其用作创建折线图的基础。 可以通过“ 损失 ”变量访问训练数据集的交叉熵损失，并通过历史对象的历史记录属性上的“ val_loss ”访问验证数据集的损失。 ?
(或序列顺序)对于数据很重要时,应该将数据存储在带有时间轴的 3D 张量中 ?...这个层将返回一个张量,第一个维度的大小变成了 32 因此，这个层后面只能连接一个接受 32 维向量作为输入的层，使用 Keras 时，你无须担心兼容性，因为向模型中添加的层都会自动匹配输入层的形状，下一次层可以写为...因此，对于具有多个损失函数的网络，需要将所有损失函数取平均，变为一个标量值 一个 Keras 工作流程 定义训练数据: 输入张量和目标张量 定义层组成的网络(或模型),将输入映射到目标 配置学习过程...机器学习的四个分支 监督学习 给定一组样本(通常由人工标注)，它可以学会将输入数据映射到已知目标，如 分类 回归 序列生成 给定一张图像，预测描述图像的文字 语法树预测 给定一个句子，预测其分解生成的语法树...engineering)是指将数据输入模型之前，利用你自己关于数据和机器学习算法(这里指神经网络)的知识对数据进行硬编码的变换(不是模型学到的)，以改善模型的效果 良好的特征可以让你用更少的数据、更少的资源
，而神经网络如LSTM则擅长于处理多个变量的问题，该特性使其有助于解决时间序列预测问题。...在接下来的这篇文章中，你将学会如何利用深度学习库Keras搭建LSTM模型来处理多个变量的时间序列预测问题，你会掌握： 如何将原始数据转化为适合处理时序预测问题的数据格式； 如何准备数据并搭建LSTM来处理时序预测问题...其中，上述第三种方式对于处理时间序列问题的LSTM可能是最重要的。 3.2 构造模型 在这一节，我们将构造LSTM模型。 首先，我们需要将处理后的数据集划分为训练集和测试集。...LSTM模型中，隐藏层有50个神经元，输出层1个神经元（回归问题），输入变量是一个时间步（t-1）的特征，损失函数采用Mean Absolute Error(MAE)，优化算法采用Adam，模型采用50...我希望这个例子可以帮助您完成自己的时间序列预测实验。
我们可以把时间序列预测看作是一个有序的机器学习回归问题，把时间序列数据转换成一组特征值和相应的真值或目标值。...以类似的方式，我们形成了测试和验证数据集，这是机器学习预测模型通常需要的。另外，请记住，对于一个预测模型来说，拥有更宽的观察窗口和更窄的预测窗口可以得到更好的结果。...但是这些变量都是超参数，需要进行一些调整以获得可能的最佳结果。...现在，对于模型评估，我们需要选择一个度量标准。在以后的一篇文章中，我将包括时间序列数据的各种模型评估指标。但在这种情况下，我们将使用MAE作为度量标准。...但如果你想知道如何提高结果，我有以下建议: 更改窗口大小(增加或减少) 使用更多的训练数据(以解决过拟合问题) 使用更多的模型层或隐藏的单元 使用不同的损失函数和学习速率 我们看到损失曲线不是平滑的。
因此，准确地进行预测很重要，以节省成本，这对于成功至关重要。 不仅在制造业中，时间序列预测背后的技术和概念还适用于任何业务。 现在，预测时间序列可以大致分为两种类型。...如果仅使用时间序列的先前值来预测其未来值，则称为 单变量时间序列预测。 如果您使用序列以外的其他预测变量（也称为外生变量）进行预测，则称为 多变量时间序列预测。...X项的P值小于<0.05，这很好。 所以总的来说要好得多。 理想情况下，应该返回多个时间点，例如返回1、2、3和4个季度，并查看一年中各个时间点的预测效果如何。...Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析 R语言深度学习Keras循环神经网络(RNN)模型预测多输出变量时间序列 R语言KERAS用RNN、双向RNNS递归神经网络...用于NLP的seq2seq模型实例:用Keras实现神经网络机器翻译 用于NLP的Python：使用Keras的多标签文本LSTM神经网络分类Python中的ARIMA模型、SARIMA模型和SARIMAX
TensorFlow的中阶API主要包括: 数据管道(tf.data) 特征列(tf.feature_column) 激活函数(tf.nn) 模型层(tf.keras.layers) 损失函数(tf.keras.losses...一，评估指标概述 损失函数除了作为模型训练时候的优化目标，也能够作为模型好坏的一种评价指标。但通常人们还会从其它角度评估模型的好坏。 这就是评估指标。...通常损失函数都可以作为评估指标，如MAE,MSE,CategoricalCrossentropy等也是常用的评估指标。...即需要编写初始化方法以创建与计算指标结果相关的一些中间变量，编写update_state方法在每个batch后更新相关中间变量的状态，编写result方法输出最终指标结果。...，用于二分类，直观解释为随机抽取一个正样本和一个负样本，正样本的预测值大于负样本的概率) CategoricalAccuracy（分类准确率，与Accuracy含义相同，要求y_true(label)为
处理序列数据的两个基本深度学习算法是循环神经网络和1D卷积(2D卷积的一维模式)。 文本数据 文本是最广泛的序列数据形式。可以理解为一系列字符或一系列单词，但最经常处理的是单词层面。...和Keras的其他循环网络类似，SimpleRNN有两种运行方式：返回每个时间步的输出结果序列集，3D张量，形状(batch_size, timesteps, output_features)；返回每个输入序列的最终输出结果...要在Keras中将重复层叠加在彼此之上，所有中间层应返回其完整的输出序列（3D张量），而不是在最后一个时间步的输出，指定return_sequences = True。...除了这些特定的成功之外，人们早就知道小型1D卷积网络可以为RNN提供快速替代方案，用于简单的任务，例如文本分类和时间序列预测。...# 可以将RNN用于时间序列回归（“预测未来”），时间序列分类，时间序列中的异常检测以及序列标记（例如识别句子中的名称或日期）; 可以使用1D convnets进行机器翻译（序列到序列卷积模型，如SliceNet
因此，准确地进行预测很重要，以节省成本，这对于成功至关重要。不仅在制造业中，时间序列预测背后的技术和概念还适用于任何业务。现在，预测时间序列可以大致分为两种类型。...如果仅使用时间序列的先前值来预测其未来值，则称为 单变量时间序列预测。如果您使用序列以外的其他预测变量（也称为外生变量）进行预测，则称为 多变量时间序列预测。...X项的P值小于<0.05，这很好。所以总的来说要好得多。理想情况下，应该返回多个时间点，例如返回1、2、3和4个季度，并查看一年中各个时间点的预测效果如何。...R语言深度学习Keras循环神经网络(RNN)模型预测多输出变量时间序列R语言KERAS用RNN、双向RNNS递归神经网络、LSTM分析预测温度时间序列、 IMDB电影评分情感Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测...使用Keras的多标签文本LSTM神经网络分类
我觉得对于比赛要有一个认知：在大多数时候竞赛都更像是一种以赛促学的形式，且对数据挖掘，数学建模感兴趣的同学来说，参加泰迪杯是非常好的培养自身能力的比赛，而且泰迪杯的比赛周期长达两个月，对于小白来说时间非常充裕...题目需要预测的是每十五分钟的，而所给气象则是每日的，突变性太大，对模型帮助不大，所以我们综上只能以单变量预测， 使用LSTM时间序列模型。...：在LSTM多变量特征预测中在划分好数据集，也要再次这样构建滑动窗口数据集的，因为我们的模型建立是LSTM时间序列模型，是有一定的时序性的，这样做可以让模型更好的学习，但是本题是单变量，这里目的是为了构建特征...)) # 多对一数据返回 model.add(keras.layers.Dropout(0.2)) # 丢掉20%样本数据 model.add(keras.layers.Dense(1, activation...对loss,val_loss可视化 模型在训练返回一个 keras回调历史,改返回值的的history属性存贮了每一次训练的
过去时间序列预测方法以线性方法为主，然而在许多最新的应用中已经尝试使用机器学习、深度学习、高斯过程和人工神经网络等技术来进行时间序列预测。...在处理时间序列预测问任务时，损失函数的选择非常重要，因为它会驱动算法的学习过程。以往的工作提出了不同的损失函数，以解决数据存在偏差、需要长期预测、存在多重共线性特征等问题。...每个机器学习模型的基本目标都是改进模型的选定指标并减少与之相关的损失。用于时间序列预测的机器学习或深度学习模型的一个重要组成部分是损失函数，模型的性能是根据损失函数来衡量的，促使了模型参数的更新。...这个简单的预测变量仅代表实际值的平均值。结果，相对平方误差将总平方误差除以简单预测变量的总平方误差以对其进行归一化。可以在以不同单位计算误差的模型之间进行比较。...本文总结了用于时间序列预测的 14 个著名损失函数，并开发了一种易于处理的损失函数形式，用于改进和更准确的优化。
本文介绍了如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。 诸如长短期记忆（LSTM）循环神经网络的神经神经网络几乎可以无缝建模具备多个输入变量的问题。...这为时间序列预测带来极大益处，因为经典线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。 通过本教程，你将学会如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。...完成本教程后，你将学会： 如何将原始数据集转换成适用于时间序列预测的数据集 如何处理数据并使其适应用于多变量时间序列预测问题的 LSTM 模型。 如何做出预测并将结果重新调整到初始单元。...空气污染时间序列折线图 多变量 LSTM 预测模型 本节，我们将调整一个 LSTM 模型以适合此预测问题。...我们将使用平均绝对误差（MAE）损失函数和高效的随机梯度下降的 Adam 版本。 该模型将适用于 50 个 epoch，批大小为 72 的训练。
来源：机器之心 本文长度为2527字，建议阅读5分钟 本文为你介绍如何在Keras深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的LSTM模型。...长短期记忆循环神经网络等几乎可以完美地模拟多个输入变量的问题，这为时间序列预测带来极大益处。本文介绍了如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。...通过本教程，你将学会如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。...空气污染时间序列折线图 多变量 LSTM 预测模型 本节，我们将调整一个 LSTM 模型以适合此预测问题。...我们将使用平均绝对误差（MAE）损失函数和高效的随机梯度下降的 Adam 版本。 该模型将适用于 50 个 epoch，批大小为 72 的训练。
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