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python - 在时间序列预测中预测负数

问题描述

我想使用 LSTM 进行时间序列预测。在所有在线教程中，数据中的数字都是正数。同样在所有规范化训练和测试数据的教程中，MinMaxScaler 用于将输出置于 0 到 1 之间。如果我有负数，我如何预测负数/规范化数据。所有特征都是正数，但我想预测的数字可以是正数也可以是负数。例如：1.221、1.223、1.293 预测应该是 0.07；下一个 1.223、1.293、1.248 预测应该是 -0.045。

谢谢

标签： pythonpython-3.xmachine-learninglstmrecurrent-neural-network

解决方案

你有几个选择

  1. 输出*2-1

不言自明，0.3 将是 0.6-1 = -0.4；0.6 将是 1.2-1 = 0.2 等等。

  1. 使用输出负数的激活函数。

有许多激活函数可以输出 0-1 以外的数字，例如，tanh输出 -1 和 1 之间的数字。

本文介绍了一些您可以选择的激活函数。

希望这可以帮助！:)

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