在时间序列预测上实现的 LSTM-RNN 模型的高精度
High accuracy on LSTM-RNN model implemented on time-series forecasting
我是 LSTM-RNN 的新手。我已经用 .csv 文件测试了许多 RNN-LSTM python 代码的时间序列。 None 的准确度与这里的 https://machinelearningmastery.com/time-series-prediction-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras/ 一样。他是如何用 4 个 LSTM 单元实现的？
model.add(LSTM(4, input_shape=(1, look_back)))
我是不是漏掉了什么？代码有问题吗？我指的是他的第一个示例代码：“LSTM Network for Regression”
我记得这篇文章是多年前的（2016 年的）。不要对此抱有太大期望。只是玩具数据的教程
作者后来半承认数据太小，有偏差，模型严重过度拟合，这很容易从预测和基本事实彼此滞后的图表中看出。这总是一个坏兆头。
如果您搜索“偏差”、“前瞻”或“过度拟合”，您可以从评论中获得。
我是 LSTM-RNN 的新手。我已经用 .csv 文件测试了许多 RNN-LSTM python 代码的时间序列。 None 的准确度与这里的 https://machinelearningmastery.com/time-series-prediction-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras/ 一样。他是如何用 4 个 LSTM 单元实现的？
model.add(LSTM(4, input_shape=(1, look_back)))
我是不是漏掉了什么？代码有问题吗？我指的是他的第一个示例代码：“LSTM Network for Regression”
我记得这篇文章是多年前的（2016 年的）。不要对此抱有太大期望。只是玩具数据的教程
作者后来半承认数据太小，有偏差，模型严重过度拟合，这很容易从预测和基本事实彼此滞后的图表中看出。这总是一个坏兆头。
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