@VSLK

Что и где надо исправить, чтобы прогноз получился более менее правдоподобным?

Добрый день. Прочитал интересную статью
https://habr.com/ru/post/495884/
Решил использовать нейронную сеть из этой статьи для своего случая. В моём случае DataFrame примерно как в статье на 420 тыс. данных, в качестве индекса выступает дата. Таймфрейм - 5 минут = 300 секунд = 300 000 миллисекунд.
Значения данных варьируются в пределах 6500-10500. Я пытаюсь спрогнозировать данные на 3 часа, т.е. 36 значений.
Я чуть подправил модель из статьи для своего случая:
future_target = 36
STEP = 1

dataset = features.values
#data_mean = dataset[:TRAIN_SPLIT].mean(axis=0)
#data_std = dataset[:TRAIN_SPLIT].std(axis=0)
#dataset = (dataset-data_mean)/data_std

До тех пор, пока я не закомментировал то, что закомментировано, то у меня предсказания варьировались в пределах 1-1.2.
В итоге у меня получается вот такая "красота" с эпохами и потерями:
5f8414d6be063203684756.jpeg
А вот такие результаты в итоге получаются:
5f8414fd59dfe954444114.jpeg
Вопрос в том, где искать ошибку и заточена ли та модель, которую я использую конкретно под данные, принимающие значения от 6500 до 10500 или всё-таки передавать туда надо данные, варьирующиеся в пределах от -1 до 1?
  • Вопрос задан
  • 113 просмотров
Пригласить эксперта
Ваш ответ на вопрос

Войдите, чтобы написать ответ

Войти через центр авторизации
Похожие вопросы