python - 尝试使用 TimeSeriesGenerator 时 Pandas 出现关键错误
问题描述
我是 TF/Keras/ML 的初学者,我正在做我的第一个非指导项目。这个想法是创建一个 RNN,它可以预测给定股票的“运动”(我目前将其定义为开盘价高于/低于收盘价)在给定的一天。然后我的想法是训练 RNN 根据实际价格数据和一大堆技术指标来预测给定日期的价格走势。
我希望模型输出的内容如下所示。
然后我尝试创建两个 TimeseriesGenerator 对象,其中缩放的原始数据作为数据传入,上面显示的理想输出作为目标传入。我希望模型能够接收所有这些信息并输出一个类别,该类别将告诉我其预测的价格走势。此外,我希望该模型能够预测未来时间的这种预测价格走势。
实际模型本身相当简单,几个 LSTM 层馈入密集层,最终输出层是一个神经元,我想用它来确定类别。
model = Sequential()
model.add(LSTM(2000,input_shape=(length,scaled_train.shape[1]), return_sequences=True))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(LSTM(1000,input_shape=(length,scaled_train.shape[1]), return_sequences=True))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(LSTM(500,input_shape=(length,scaled_train.shape[1])))
model.add(Dropout(0.2))
# model.add(Dense(1000))
model.add(Dense(250))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam',loss='binary_crossentropy')
我在执行所有这些操作时遇到的错误是一个非描述性的关键错误,当在模型上调用 fit_generator 或尝试从生成器本身获取给定的输入/输出组合时发生。
我想我对 TimeseriesGenerator 在幕后的实际操作存在误解。我的方法有什么问题,我该如何纠正它以实现我的目标?
解决方案
您正在传递 Pandas 数据框。该错误在访问位置。df.to_numpy()
使用该方法将数据帧转换为 numpy 矩阵,请参见讨论。
推荐阅读
- ms-access - 如何在 MS Access 中修复我的宏的错误处理程序
- php - 重写规则部分重写 url
- arrays - MongoDB - 查找具有数组组合的任何文档
- html - 注销wordpress
- java - 如何在特定时间缓存数据 Spring Boot Rest Template
- ruby-on-rails - Doorkeeper - 如何在成功的第三方身份验证后生成正确的自定义响应?
- sql - SQL Server:如果列不为空,则显示为新行
- html - Firefox 书签面板改变了响应式 CSS 网格设计
- python - 数据框大 JSON(嵌套嵌套)
- php - 如何从 php 中的数组创建 json,如 API