Keras の LSTM で時系列の予測がしたい - クッキーの日記
深層学習で時系列の予測がしたいときとかあると思います。 以下の記事を参考にさせていただきます。 qiita.com それで時系列データが手元にないので以下のサイトにある日経平均株価の日足をつかいます。 日経平均株価 1時間足 時系列データ CSVダウンロード 直近1000営業日の値動きをプロットすると以下です。縦軸は学習のためにスケーリング済みです。 以下のコードで学習します。参考記事のままです。前日まで10営業日分の株価を入力して当日の株価を予測するというモデルにします。900営業日分のデータで学習し、100営業日分のデータでテストすることにします。 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy import pandas import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import preprocessing fro
RNNで来月の航空会社の乗客数を予測する：TFLearnでLSTMからGRUまで実装しよう - DeepAge
Recurrent Neural Network 時系列データを扱うRNN Long Short-Term Memory Networks 来月の航空会社の乗客数を予測する TFLearnと必要なライブラリのインストール まずは乗客数のデータを可視化してみる LSTMネットワークを構築しよう TensorBoardで誤差を可視化する 時系列分析での予測精度の指標 RMSE(Root Mean Squared Error) RMSLE(Root Mean Squared Logarithmic Error) MAE(Mean Absolute Error) MAPE(Mean Absolute Percentage Error) 結果を可視化する Window幅を変えてみる GRU(Gated Recurrent Unit)を使う GRUの層を増やしてみる LSTM学習のコツ まとめ 参考
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