LSTM（长短时记忆网络）是处理时间序列数据的强大工具，广泛应用于股票预测、自然语言处理等领域。以下是一个简单的入门指南，带你用 Keras 构建 LSTM 模型。
1. 环境准备 🛠️
- 安装 Python 和 TensorFlow/Keras
- 导入基础库：
import numpy as np,import pandas as pd - 数据预处理：点击查看 Keras 数据预处理教程 🔗
2. 数据加载与预处理 📁
# 示例：加载股票数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv')
prices = data['Close'].values.reshape(-1,1)
- 使用
MinMaxScaler归一化数据 - 划分训练集与测试集：
train_data = prices[0:int(len(prices)*0.8)] - 生成时间序列输入输出对：
X, y = create_dataset(train_data, look_back=10)
3. 构建 LSTM 模型 🧠
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, return_sequences=True, input_shape=(X.shape[1], 1)))
model.add(LSTM(50, return_sequences=False))
model.add(Dense(1)) # 输出层
4. 训练与评估 🔄
- 编译模型：
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error') - 训练过程：
model.fit(X_train, y_train, epochs=20, batch_size=32) - 评估指标：使用 RMSE 或 MAE 测量预测精度
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, predictions))
5. 预测未来值 🕰️
# 用最后 10 天数据预测第 11 天
last_sequence = data[-look_back:].values.reshape(1,-1)
last_sequence = scaler.transform(last_sequence)
pred = model.predict(last_sequence)
6. 拓展学习 🚀
- 深度学习基础：Keras 入门指南
- 高级技巧：LSTM 参数调优
- 项目实践：时间序列预测案例
💡 小贴士：LSTM 的
look_back参数需根据数据频率调整，建议从 10 开始尝试
点击查看 LSTM 原理图解 了解更多核心概念！