使用LSTM模型,以时间为顺序,对csv文件中的“收盘”这一列的数据进行预测,写出python代码
时间: 2023-03-08 21:25:11 浏览: 82
根据您提供的信息,可以使用以下python代码来对csv文件中“收盘”这一列的数据进行LSTM预测:# 导入相关库
import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM
from keras.layers import Dense# 导入数据
df = pd.read_csv('data.csv')# 将数据集分为输入变量X和输出变量Y
X = df.iloc[:, :-1].values
Y = df.iloc[:, -1].values# 将数据转换为3维数组
X = np.reshape(X, (X.shape[0], 1, X.shape[1]))# 构建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(X.shape[1], X.shape[2])))
model.add(Dense(1))# 编译模型
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')# 训练模型
model.fit(X, Y, epochs=100, batch_size=1, verbose=2)# 预测
predictions = model.predict(X)
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使用LSTM模型,以时间为顺序,对csv文件中的“收盘”这一列的数据进行预测,并对预测后的数据绘图,写出python代码
我可以为您提供一个可用于在csv文件中进行LSTM模型预测的Python代码片段:# 导入必要的库
import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.layers import LSTM
from matplotlib import pyplot# 读取csv文件
dataframe = pd.read_csv('filename.csv')
dataset = dataframe.values# 将数据集分解为输入变量和输出变量
X = dataset[:,0:4]
Y = dataset[:,4]# 设置LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(4, input_shape=(4, 1)))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')# 将输入数据转换为3维数组,因为LSTM模型的输入需要是3维的
X = X.reshape((X.shape[0], X.shape[1], 1))# 训练模型
model.fit(X, Y, epochs=100, batch_size=1, verbose=2)# 预测数据
predicted = model.predict(X)# 绘制预测后的数据
pyplot.plot(Y)
pyplot.plot(predicted)
pyplot.show()
使用LSTM模型对沪深300(2010-2022)数据进行预测loss代码·
以下是一个使用LSTM模型对沪深300(2010-2022)数据进行预测并计算loss的Python代码,供您参考:
```
import pandas as pd
import numpy as np
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 读取数据
df = pd.read_csv('沪深300.csv')
df = df[['date', 'close']]
df.set_index('date', inplace=True)
df = df.dropna()
# 数据归一化
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
df_scaled = scaler.fit_transform(df)
# 划分训练集和测试集
train_size = int(len(df_scaled) * 0.8)
test_size = len(df_scaled) - train_size
train_data, test_data = df_scaled[0:train_size, :], df_scaled[train_size:len(df_scaled), :]
# 将数据转化为时间序列数据
def create_dataset(dataset, look_back=1):
X, Y = [], []
for i in range(len(dataset) - look_back - 1):
a = dataset[i:(i + look_back), 0]
X.append(a)
Y.append(dataset[i + look_back, 0])
return np.array(X), np.array(Y)
look_back = 30
trainX, trainY = create_dataset(train_data, look_back)
testX, testY = create_dataset(test_data, look_back)
# 将数据转化为LSTM模型所需的格式
trainX = np.reshape(trainX, (trainX.shape[0], trainX.shape[1], 1))
testX = np.reshape(testX, (testX.shape[0], testX.shape[1], 1))
# 创建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(look_back, 1)))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
model.fit(trainX, trainY, epochs=100, batch_size=1, verbose=2)
# 使用模型进行预测
trainPredict = model.predict(trainX)
testPredict = model.predict(testX)
trainPredict = scaler.inverse_transform(trainPredict)
trainY = scaler.inverse_transform([trainY])
testPredict = scaler.inverse_transform(testPredict)
testY = scaler.inverse_transform([testY])
# 计算预测误差
trainScore = mean_squared_error(trainY[0], trainPredict[:, 0])
testScore = mean_squared_error(testY[0], testPredict[:, 0])
print('Train Score: %.2f MSE' % (trainScore))
print('Test Score: %.2f MSE' % (testScore))
```
其中,代码中的数据文件为一个名为“沪深300.csv”的CSV文件,包含了从2010年1月份至2022年5月份的沪深300指数收盘价数据。代码首先读取数据,然后对数据进行归一化处理。接着,将数据划分为训练集和测试集,并将其转化为时间序列数据,用于训练和测试LSTM模型。代码中采用了一个含有50个神经元的LSTM层和一个含有1个神经元的全连接层,使用adam优化器进行训练。最后,将训练集和测试集输入模型进行预测,并计算预测误差(loss),使用均方误差(MSE)作为误差指标。