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沙龙
1
回答
scaler.inverse_transform
()
在
将
LSTM
NN
预测
转
换为
实际
数据
值
时
出现
错误
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
lstm
我已经将我的
数据
在
0和1之间转换,并通过
LSTM
NN
.The将其输入,结果也保持
在
0和1之间,为了获得正确的输出,我需要将其转换回与原始
数据
值
相同的
值
。但 scaler=MinMaxScaler(feature_range=(0,1))
scaler.inverse_transform
(result) 输出
错误
。我的代码如下。这里我已经加载了保存的
数据
,目标和
LSTM
训练的权重
浏览 533
提问于2020-04-20
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何利用RNN的
LSTM
方法对时间序列模型进行
预测
?
python
、
machine-learning
、
time-series
、
lstm
、
recurrent-neural-network
本文试图利用RNN的
LSTM
模型进行股市
预测
。然而,在这个特定的代码片段中,无法理解,predictions =
scaler.inverse_transform
(predictions) fig, ax = plt.subplots(figsize=(16,8x_test本质上是由我们试图
预测
的时间序列
浏览 4
提问于2022-07-25
得票数 0
1
回答
sklearn inverse_transform返回巨大的
值
并将MAE降为零
python
、
tensorflow
、
keras
、
scikit-learn
我正在通过Tensorflow/Keras对
LSTM
进行实验,并且
在
重新标定目标/
预测
变量
时
遇到了一些困难。
时
,我得到的最大
值
为0.1左右。])test_pred = testtest_pred[columns_to_scale] =
scaler.in
浏览 6
提问于2021-05-12
得票数 0
1
回答
将有监督的神经网络转化为强化学习?
lstm
、
reinforcement-learning
我有一个功能性的
LSTM
模型,它具有可接受的性能。现在我如何
将
这个受监督的模型转
换为
一个强化学习模型,以提高性能?关于如何将有监督的模型转
换为
强化学习模型,有什么例子吗?详细信息:我有一个多输入多输出系统(因为我不能分享
实际
问题,让我们假设天气预报为例),我需要实时
预测
输出(如温度、风速等)。我有一个很大的
数据
集,我尝试了一个监督学习模型,它可以很好地实时地完成
预测
。 问题是,有时
预测
值
和
实际
<em
浏览 0
提问于2019-10-21
得票数 2
1
回答
PyTorch:用
LSTM
预测
未来
值
machine-learning
、
deep-learning
、
time-series
、
pytorch
、
lstm
我目前正在建立一个
LSTM
模型,用PyTorch来
预测
时间序列
数据
。我使用了延迟特性来通过前面的n步作为输入来训练网络。我
将
数据
分成三组,即训练-验证-测试分割,并使用前两组来训练模型。我的验证函数从验证
数据
集中获取
数据
,并通过使用DataLoaders和TensorDataset类将其传递给
LSTM
模型来计算
预测
值
。最初,R2
值
在
0.85-0.95之间得到了很好的结果。因为该函数
浏览 2
提问于2021-02-04
得票数 2
回答已采纳
1
回答
PyTorch:用
LSTM
预测
未来
值
machine-learning
、
deep-learning
、
time-series
、
lstm
、
pytorch
我目前正在建立一个
LSTM
模型,用PyTorch来
预测
时间序列
数据
。我使用了延迟特性来通过前面的n步作为输入来训练网络。我
将
数据
分成三组,即训练-验证-测试分割,并使用前两组来训练模型。我的验证函数从验证
数据
集中获取
数据
,并通过使用DataLoaders和TensorDataset类将其传递给
LSTM
模型来计算
预测
值
。最初,R2
值
在
0.85-0.95之间得到了很好的结果。因为该函数
浏览 0
提问于2021-02-04
得票数 1
回答已采纳
1
回答
使用
LSTM
对顺序
数据
进行
预测
时,应该使用哪种输出?
python
、
time-series
、
pytorch
、
lstm
目前,我正试图用PyTorch中的
LSTM
来
预测
时间序列
数据
。我遇到的问题是,我不明白我应该使用哪一种输出来进行最后的
预测
。我的代码如下: def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, seq_len, dropout=
nn
.
LSTM
( hidden_size
浏览 3
提问于2020-05-30
得票数 1
2
回答
Tensorflow -构建
LSTM
模型-需要tf.keras.layers.Dense()
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
neural-network
、
lstm
Python 3.7 tensorflow我理解第二行创建了一个
LSTM
神经网络,即长期记忆类型的递归神经网络。single_step_model.add(tf.keras.layers.
LSTM
(32, input_shapeinput, kernel) + bias)实现了以下操作:activation是作为激活参数传递的元素级激活函数,kernel是由层创建的权重矩阵,bias是层创建的偏置向量
浏览 4
提问于2019-12-25
得票数 1
回答已采纳
1
回答
具有init状态的每日天气预报的
LSTM
网络
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
lstm
对于两个天气
值
的
预测
,我有一个
数据
集,该
数据
集由具有15分钟分辨率的一年
数据
组成。因此,每天有96个时间点的
数据
和365 *96个时间点的
数据
都是可用的。每当我
在
LSTM
网络中输入一天的
数据
进行培训
时
,我还想给出输出状态h的
实际
测量
数据
。h,则得到的结果要好于默认情况下总是
将
输出状态h设置为零的结果。由于输出状态h包含输入实测
值
浏览 1
提问于2019-03-30
得票数 2
4
回答
了解回归用
LSTM
的输出
neural-network
、
regression
、
lstm
、
rnn
、
word-embeddings
我正在研究嵌入,并想看看
预测
一些附加在一些单词序列上的分数是多么的可行。分数的细节并不重要。-0.0368], [-5.8170, -0.0183, -4.1879]]) # The linear layer that maps from
浏览 0
提问于2019-02-13
得票数 5
回答已采纳
1
回答
计算性能和绘制
LSTM
预测
的问题
python
、
keras
、
deep-learning
、
lstm
: predict_test=model.predict(X_test,verbose=2) 最后,我缩减了
预测
和
实际
值
: y_test =
scaler.inverse_transform
(y_test) predict_test=
scaler.inverse_transform
(forecast_test) 然而,此时,当我调用predict_test.shape
时
,我从所需的转换中得到了一个长度为当我尝试计算
预测
的均方误差
时
: from skle
浏览 18
提问于2021-10-01
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何对多变量时间序列
LSTM
模型的
预测
值
进行逆变换
python-3.x
、
keras
、
scikit-learn
我正在建立一个多变量时间序列
LSTM
模型,其中我使用9个变量和3个时间步的历史
数据
作为我的输入。X_train.shape,y_train3.shape, X_test.shape, y_test3.shape)我
将
输入调整为介于然而,当我尝试对目标变量进行逆变换
时
,我收到了以下
错误
。yhat_inv =
scaler.inverse_transform
(model.predict(X_train)
浏览 61
提问于2019-07-26
得票数 1
1
回答
我如何
将
keras回归
预测
的(1006,19)结果重组为(1006,1) numpy数组?
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
pytorch
我试图
在
botch、PyTorch和Keras中创建一个股票
预测
模型。我已经在网上学习了一些教程,并对其进行了修改,以适应我的
数据
,而且效果很好。 现在,我
将
这些代码转
换为
兼容的Keras模型。我已经创建了模型并进行了
预测
,但问题是来自Keras的regressor.predict()函数返回一个(1006,19) numpy数组,而当我执行predictions = model(x_test)
时
,它返回一个(1006,1),这是我接下来工作所需要的,这样我就可以绘制结
浏览 4
提问于2021-04-22
得票数 1
回答已采纳
1
回答
传递三维输入的PyToch Skorch
python
、
scikit-learn
、
pytorch
、
skorch
我正在尝试
在
使用skorch的同时
在
PyTorch中适应一个模型。我的问题是,我的模型使用了一个
LSTM
层,它需要3d输入,而我不知道如何正确地传递输入。
在
向fit()传递2D数组
时
,对于预期的3d输入,我从PyTorch得到一个
错误
。如果传递一个3D数组,我会从fit()方法得到长度不一致的
错误
(这对我来说都很有意义)。__init__() input_
浏览 0
提问于2018-06-21
得票数 2
2
回答
LSTM
时间序列
预测
-从低损失开始,精度不变
python
、
keras
、
deep-learning
、
lstm
我正在尝试根据过去的
值
来
预测
网络流量。我构建了一个
LSTM
网络,并尝试了几个参数,但是我总是以同样非常低的精度(0.108)结束。test_X = np.reshape(test_X, (test_X.shape[0], 1, test_X.shape[1])) model.add(
LSTM
model.compile(loss = "mean_squared_error", optimizer = opt, metrics = ['accuracy&
浏览 2
提问于2019-09-22
得票数 0
1
回答
为什么
lstm
[Pytorch]返回一个与目标输出相似但规模缩小的
预测
输出?
python
、
neural-network
、
pytorch
、
time-series
、
lstm
我一直
在
试图
预测
谷歌股价
在
特定日期之间,但当我使用经过训练的网络来
预测
未来的价值
时
,我得到了一个与目标类似的输出,但规模不同(截图如下)。尽管如此,<em
浏览 4
提问于2022-10-23
得票数 0
1
回答
递归神经网络
预测
遵循测试集的形状,但向下移动。
recurrent-neural-network
我的
预测
似乎一直遵循
数据
的
实际
形式,但最终总是向上、向下或向上移动。有时候,它似乎也是正确的。提前谢谢你的帮助。 from keras.models import Sequential from keras.layers import
LSTM
batch_size=8) #length 1 batch
浏览 0
提问于2019-05-05
得票数 1
回答已采纳
3
回答
LSTM
时间序列递归
预测
收敛到相同
值
time-series
、
regression
、
keras
、
rnn
、
lstm
我正在使用
LSTM
进行时序
预测
。我的目标是使用25个过去
值
的窗口,以便为接下来的25个
值
生成一个
预测
。我递归地这样做:我使用25个已知
值
来
预测
下一个
值
。将该
值
追加为已知
值
,然后移动这25个
值
并再次
预测
下一个
值
,直到我有25个新生成的
值
(或更多)为止。loss = 'mean_squared_error') regressor
浏览 0
提问于2018-01-15
得票数 2
7
回答
为什么用于
预测
的Keras批次大小必须与拟合批大小相同?
deep-learning
、
keras
、
lstm
当使用Keras对时间序列
数据
进行
预测
时,当我试图使用批处理大小为50来训练模型
时
,就会
出现
错误
,然后尝试使用批处理大小1(即只是
预测
下一个
值
)对同一模型进行
预测
。# make predictions下面是对不可见时间步骤的
实际
预测
ValueError:
浏览 5
提问于2017-04-30
得票数 34
回答已采纳
3
回答
keras (
lstm
) -使用return_sequences=True
时
的必要形状
keras
、
lstm
、
keras-layer
我正在尝试
将
LSTM
网络与sin函数相匹配。目前,就我对Keras的理解而言,我的代码只
预测
下一个
值
。根据这个链接:它是一个多对一的模型。然而,我的目标是实现一个多对多模型。基本上,我希望能够
预测
给定时间的10个
值
。当我尝试使用return_sequences=True (参见model.add(..)行)
时
,
出现
以下
错误
: ValueError: Error when checking target: expected当使用retu
浏览 0
提问于2017-11-13
得票数 0
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