股票数据的 Keras Conv1d 输入形状/参数
Keras Conv1d Input Shape/ Parameters for Stock Data
我正在尝试测试 Keras 1DConv CNN 以帮助预测时间序列/股票数据。像 N 只股票这样的东西会有 n 个时间步长的 OHLCV 数据。例如，对于 N=1 只股票，我试图仅预测下一期的收盘价。比如说，使用一只股票，我有 100 个具有 OHLCV 值的周期，所以 X.shape = (100, 5)，而 y.shape = (100, 1)。
我正在尝试将图层添加为输入：
model.add(Conv1D(filters=50, kernel_size=7,activation='relu', data_format='channels_last',input_shape=(100,5)))
但我不断收到有关输入形状的错误（当我尝试拟合数据时）要么尺寸不正确，要么以错误的顺序传递形状。我试过重塑数组以添加额外的维度，但到目前为止没有任何效果。我应该如何格式化数据，如果您对此任务有任何其他建议，请告诉我：缩放、参数（损失、优化器、激活、data_format）。渠道如何发挥作用？
干杯！
model.fit(X_train, y_train, epochs=nb_epoch, validation_data=(X_test, y_test), batch_size=16)
ValueError: Error when checking target: expected conv1d_1 to have 3 dimensions, but got array with shape (100, 5)
Conv1D 需要 3D 输入。
你有一个二维输入。
如果你这样整形
x = x.reshape(batch, steps, channels)
请参阅link了解更多信息。
应该可以。
如果您想要更详细的答案，请添加其余代码以便更容易重现。
我正在尝试测试 Keras 1DConv CNN 以帮助预测时间序列/股票数据。像 N 只股票这样的东西会有 n 个时间步长的 OHLCV 数据。例如，对于 N=1 只股票，我试图仅预测下一期的收盘价。比如说，使用一只股票，我有 100 个具有 OHLCV 值的周期，所以 X.shape = (100, 5)，而 y.shape = (100, 1)。
我正在尝试将图层添加为输入：
model.add(Conv1D(filters=50, kernel_size=7,activation='relu', data_format='channels_last',input_shape=(100,5)))
但我不断收到有关输入形状的错误（当我尝试拟合数据时）要么尺寸不正确，要么以错误的顺序传递形状。我试过重塑数组以添加额外的维度，但到目前为止没有任何效果。我应该如何格式化数据，如果您对此任务有任何其他建议，请告诉我：缩放、参数（损失、优化器、激活、data_format）。渠道如何发挥作用？
干杯！
model.fit(X_train, y_train, epochs=nb_epoch, validation_data=(X_test, y_test), batch_size=16)
ValueError: Error when checking target: expected conv1d_1 to have 3 dimensions, but got array with shape (100, 5)
Conv1D 需要 3D 输入。
你有一个二维输入。
如果你这样整形
x = x.reshape(batch, steps, channels)
请参阅link了解更多信息。
应该可以。
如果您想要更详细的答案，请添加其余代码以便更容易重现。