Комментарии пользователя Максим Припадчев

Рекуррентная нейросеть для прогнозирования на keras?

Максим Припадчев @Maksim_64

Марк Карась, Глянул, сейчас быстренько пример один , там прогнозируют стоимость акции амазона. 50 дней batch у тебя 15, 51 предсказывает у тебя 16. Так вот он оказался вполне себе рабочим, так одна мелкая опечатка в нем была, а так рабочий я в colabe его запустил, как в аптеке работает. Глянь код.

import pandas as pd
import math
import numpy as np
from datetime import datetime
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import matplotlib.pyplot as plt
import yfinance as yf


amzn = yf.Ticker("AMZN")
end_date = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
amzn_hist = amzn.history(start='2017-01-01',end=end_date)

amzn_close = amzn_hist['Close']
amzn_values = amzn_close.values
amzn_values = amzn_values.reshape(-1,1)


trainingScaler = MinMaxScaler(feature_range=(0,1))
amzn_values_scaled = trainingScaler.fit_transform(amzn_values)

raining_split = math.floor(len(amzn_values_scaled) * 0.85) #1267+
training_amzn = amzn_values_scaled[0:training_split]
training_ind_amzn = []
training_dep_amzn = []

for i in range(50, len(training_amzn)):
    training_ind_amzn.append(training_amzn[i-50:i][0])
    training_dep_amzn.append(training_amzn[i][0])

training_ind_amzn, training_dep_amzn = np.array(training_ind_amzn), np.array(training_dep_amzn)
training_ind_amzn = np.reshape(training_ind_amzn, (training_ind_amzn.shape[0], training_ind_amzn.shape[1], 1))

amzn_model = keras.Sequential()
amzn_model.add(layers.LSTM(100, return_sequences=True, input_shape=(training_ind_amzn.shape[1], 1)))
amzn_model.add(layers.Dropout(0.2))
amzn_model.add(layers.LSTM(100, return_sequences=True))
amzn_model.add(layers.Dropout(0.2))
amzn_model.add(layers.LSTM(100))
amzn_model.add(layers.Dropout(0.2))
amzn_model.add(layers.Dense(25))
amzn_model.add(layers.Dense(1))
amzn_model.compile(optimizer='adam',loss='mean_squared_error')
amzn_model.fit(training_ind_amzn, training_dep_amzn, epochs = 60, batch_size = 32)

testing_input_amzn = amzn_values[training_split:]
testing_input_amzn = trainingScaler.fit_transform(testing_input_amzn)
testing_amzn = []
for i in range(50, len(testing_input_amzn) + 50):
    testing_amzn.append(testing_input_amzn[i-50:i][0])
testing_amzn = np.array(testing_amzn)
testing_amzn = np.reshape(testing_amzn, (testing_amzn.shape[0], testing_amzn.shape[1], 1))
predict_amzn = amzn_model.predict(testing_amzn)
predict_amzn = trainingScaler.inverse_transform(predict_amzn)

plt.plot(amzn_values[training_split:], color = 'blue', label = 'AMZN Stock Price')
plt.plot(predict_amzn, color = 'red', label = 'Predicted AMZN Stock Price')
plt.title('Amazon (AMZN)')
plt.xlabel('Number of Days since April 26, 2022')
plt.ylabel('AMZN Stock Price')
plt.legend()
plt.show()

Возьми за основу посмотри, что на что влияет и подстрой под свои данные.

Войдите на сайт