这里记录用keras LSTM搭建模型做基于时间序列的数据预测(t+1 value based on t, t-1, t-2 etc.).
- 建模
首先，keras LSTM网络模型需要输入数据有这样的形式：
model.add (LSTM(samples, input_shape=(timesteps, data_dim)))
You can find a keras example here.
在input_shape的两个基本参数中，timesteps和data_dim对于同一 组数据是可以结合数据预处理 1.5 Reshape input data调整的。
- Train data训练
model.fit(X_train, y_train, epochs=epoch, batch_size=batcsize, verbose=1)
- Make prediction
model.predict(X_test)
