Keras 预处理交易数据

Question

我在预处理来自 .csv 的交易数据以使其适合 sgd 模型神经网络时遇到问题 input/output。

我已经使用 pandas 库导入了数据，但也许有更好的方法？

我需要设置列名，里面的数据需要是double类型，并且转换成tf.data.Dataset.

我有 2 个数据集：testingdata.csv 和 trainingdata.csv

每个都有 4 列：开盘价、最大值、最小值、收盘价

'Open' 列是预测值 Y，而 'max'、'min' 和 'close' 是 X 输入。

inside my .csv file

我也不知道 keras 中的 'metric' 是什么以及我应该在这里使用什么指标

所以我的问题是：最好的方法是什么以及如何去做。

谢谢

Answer 1

使用 pd.read_csv 是导入 .csv 个文件的好方法

 import pandas as pd 
 df= pd.read_csv('data.csv')

但您需要将列名称更改为自定义名称，这样您才能这样做：

df = pd.read_csv('data.csv',
                  header=None,
                  names=["open", "max","min","close"],
                  encoding='utf-16')

你可以在dataframe中看到导入的.csv文件头：

df.head(5)

如果您想从 Pandas dataframe 转换为 TensorFlow Dataset:

import tensorflow as tf
target = df.pop('Open')
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((df.values, target.values))

Keras 预处理交易数据

Keras preprocessing trading data

python

keras

tf.keras