lstm无监督预测python

要使用LSTM进行无监督预测，需要进行以下步骤：

1. 搜集数据，并将其转换为适合LSTM模型的格式。LSTM模型需要输入为3D张量，格式为 [样本数，时间步长，特征数]。

2. 对数据进行预处理，例如标准化或归一化。这可以提高模型的性能。

3. 构建LSTM模型并训练。LSTM模型需要指定一些参数，例如LSTM层的数量、每个LSTM层的神经元数量、学习率等。

4. 使用训练好的模型进行预测。在进行预测时，需要提供模型所需的输入格式（3D张量）。

以下是一个简单的LSTM代码示例，用于无监督预测时间序列数据：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

# 构造数据
data = np.random.random((1000, 10))

# 归一化数据
data_mean = data.mean(axis=0)
data -= data_mean
data_std = data.std(axis=0)
data /= data_std

# 将数据分成多个时间步长
lookback = 10
data_gen = (data[i:i+lookback] for i in range(len(data) - lookback))

# 构建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(32, input_shape=(lookback, data.shape[-1])))
model.add(Dense(data.shape[-1]))

# 编译模型
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='mae')

# 训练模型
model.fit_generator(data_gen, steps_per_epoch=500, epochs=20)

# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(data_gen)

此代码将数据分成10个时间步长，并使用单个LSTM层进行预测。您可以根据需要更改LSTM层的数量和神经元数量。