@saneok44

LSTM keras очень плохой прогноз после тренировки, что я делаю не так?

Имеется нейронка, построена на библиотеках tf, keras с одним LSTM слоем, 1 полносвязным и 1 выходным
размерность входных данных (N, 100, 2)
размерность выходных данных (1, 2)

Кода подаю тестовый набор (N, 100, 2) и валидационный (N, 2) сетка как бы справляется графики походят, но как быть с прогнозом за пределы датасета я не смогу сформировать N количество данных так как мне о них не известно.

Сделал так взял последние по сто значений с каждого ряда получил размерность (1, 100, 2) предсказал (1, 2) по новому значению для каждого ряда. Далее из (1, 100, 2) первого и второго ряда выкидываю по одному первому значению и дополняю с конца спрогнозированными и снова получаю (1, 100, 2) но с конца новые данные и так 100 итераций. Я конечно ожидал что то похожее на предыдущие 100 значений хотя бы какую то кривизну графика, а получаю почти две прямых есть конечно небольшие отклонения этих прямых, но это все равно не то что я ожидал.
Кто-нибудь знает как правильно? Везде показывают на тестовой выборки как у них все замечательно ведь данные уже есть как бы и они формируют эти ряды одним пакетом сдвигая каждый ряд на N+1 а как мне подготовить пакет ведь я ограничен 1 шагом вперед так как конец датасета, даже если буду не по одному значению прогнозировать а несколько суть проблемы не изменит
  • Вопрос задан
  • 46 просмотров
Пригласить эксперта
Ваш ответ на вопрос

Войдите, чтобы написать ответ

Войти через центр авторизации
Похожие вопросы