我正在尝试解决时间序列预测问题。我尝试了ANN和LSTM，尝试了很多不同的参数，但我所能得到的只是比持久性预测好8%。所以我想知道:既然你可以在keras中保存模型；是否有任何用于时间序列预测的预训练模型(LSTM、RNN或任何其他ANN)？如果是这样，我如何获得它们？Keras里有吗？我的意思是，如果有一个包含预训练模型的网站，那将非常有用，这样人们就不必花太多时间来训练它们。同理，另一个问题:是否可以执行以下操作？1.假设我现在有一个数据集，我用它来训练我的模型。假设一个月后，我将可以访问另一个数据集(对应于相同数据或类似数据，将来可能，但不限于此)。到时候还能继续训练模型吗？这与

这是我训练完整模型并保存它的代码:num_units=2activation_function='sigmoid'optimizer='adam'loss_function='mean_squared_error'batch_size=10num_epochs=100#InitializetheRNNregressor=Sequential()#AddingtheinputlayerandtheLSTMlayerregressor.add(LSTM(units=num_units,activation=activation_function,input_shape=(None,1)))

一、前言Encoder-decoder模型提供了最先进的结果，可以对语言翻译等NLP任务进行排序。多步时间序列预测也可以视为seq2seq任务，可以使用编码器-解码器模型。本文提供了一个Encoder-decoder模型来解决Kaggle的时间序列预测任务以及获得前10%结果所涉及的步骤。模型实现灵感来自Pytorchseq2seq翻译教程，时间序列预测思路主要来自Kaggle类似比赛的获奖方案。二、数据使用的数据集来自过去的Kaggle竞赛——StoreItem需求预测挑战，给出过去5年（从2013年到2017年）来自10家不同商店的50件商品的销售数据，预测未来3个月内每件商品的销量（01

除了组合预测之外，是否还有一种方法可以从随机森林中的每棵树中获取预测？我想输出列表中的所有预测，而不是查看整棵树。我知道我可以使用apply方法获取叶索引，但我不确定如何使用它从叶中获取值。编辑:这是我到目前为止从下面的评论中得到的内容。之前我不清楚可以调用estimators_属性中的树，但似乎可以在使用该属性的每棵树上使用predict方法。不过，这是最好的方法吗？numberTrees=100clf=RandomForestRegressor(n_estimators=numberTrees)clf.fit(X,Y)fortreeinrange(numberTrees):prin

我想预测时间序列数据。我在之前的帖子中读到模块statsmodels具有使用ARMA方法进行预测所需的工具，这正是我一直在寻找的工具。尽管如此，我在预测数据时遇到了麻烦。有人可以解释模型中使用的各种参数和/或提供示例吗？ 最佳答案 这个问题很笼统，对于背景信息，RobHyndman的链接或任何时间序列分析的教科书都会很有用。SkipperSeabold在scipysession上介绍了一个包含ARMA示例的教程https://github.com/jseabold/tutorial/blob/master/tsa_arma.pyAR

我使用Caffe通过非常简单的CNN结构对非图像数据进行分类。我在使用尺寸为nx1x156x12的HDF5数据训练我的网络时没有遇到任何问题。但是，我在对新数据进行分类时遇到了困难。如何在不进行任何预处理的情况下进行简单的前向传播？我的数据已经过规范化并且具有适合Caffe的正确尺寸(它已经用于训练网络)。下面是我的代码和CNN结构。编辑:我已将问题与pycaffe.py中的函数“_Net_forward”隔离开来，发现问题是由于self.input字典为空而出现的。谁能解释这是为什么？该集合应该等于来自新测试数据的集合:ifset(kwargs.keys())!=set(self.i

我正在尝试使用keras神经网络来识别绘制数字的Canvas图像并输出数字。我已经保存了神经网络并使用django来运行web界面。但是每当我运行它时，我都会收到内部服务器错误和服务器端代码错误。错误显示异常:检查时出错:预期dense_input_1具有形状(None,784)但得到形状为(784,1)的数组。我唯一的主要观点是fromdjango.shortcutsimportrenderfromdjango.httpimportHttpResponseimportStringIOfromPILimportImageimportnumpyasnpimportrefromkeras.

我想用LSTM单元对RNN建模，以便根据多个输入时间序列预测多个输出时间序列。具体来说，我有4个输出时间序列，y1[t]、y2[t]、y3[t]、y4[t]，每个的长度为3,000(t=0,...,2999)。我还有3个输入时间序列，x1[t]、x2[t]、x3[t]，每个时间序列的长度为3,000秒(t=0,...,2999)。目标是使用截至当前时间点的所有输入时间序列预测y1[t],..y4[t]，即:y1[t]=f1(x1[k],x2[k],x3[k],k=0,...,t)y2[t]=f2(x1[k],x2[k],x3[k],k=0,...,t)y3[t]=f3(x1[k],x2

如何在python中拟合局部加权回归，以便它可以用于预测新数据？有statsmodels.nonparametric.smoothers_lowess.lowess，但它只返回原始数据集的估计；所以它似乎只能将fit和predict放在一起，而不是像我预期的那样分开。scikit-learn总是有一个fit方法，允许对象稍后在带有predict的新数据上使用；但它没有实现lowess。 最佳答案 Lowess非常适合预测(与插值相结合时)!我认为代码非常简单——如果您有任何问题，请告诉我!MatplolibFigureimportm

我从tf.contrib.lookup创建了一个查找表，使用训练数据(作为输入)。然后，我通过该查找表传递每个输入，然后再通过我的模型。这适用于训练，但当涉及到来自同一模型的在线预测时，它会引发错误:Tablenotinitialized我正在使用SavedModel来保存模型。我从这个保存的模型运行预测。如何初始化此表以使其保持初始化状态？或者是否有更好的方法来保存模型以便始终初始化表？ 最佳答案 我认为您最好使用tf.tables_initializer()作为legacy_init_op。tf.saved_model.main