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问TIme系列预测
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Stack Overflow用户
提问于 2020-06-15 17:57:46
回答 1查看 42关注 0票数 0

我已经关注了很多使用lstms来预测时间序列数据的教程。我的问题是，我们如何对不属于数据集的新数据进行预测，因为几乎所有的教程都显示了Keras中的预测函数用于测试数据拆分。我们实际上如何预测未来呢？

lstm
machine-learning
deep-learning
time-series
data-science
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回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2020-06-15 19:09:53

通常，您创建训练数据，以便模型接收n个点并预测随后的m个点。一旦你对模型进行了训练，你就可以从你的数据集的最后n个可用点或现在的新点中获取，模型将在未来输出m个点的预测。

如果您想在未来预测m个以上的点，您可以预测m个点，并使用它作为输入来预测另外m个点，依此类推。但是，您应该意识到，使用此技术可能会得到更差的结果，因为您正在积累错误。

票数 0
EN
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/62394150

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