regressor = SKCompat(learn.Estimator(model_fn=lstm_model, model_dir='model/'))怎么替代

如果您想使用TensorFlow的Keras API替换SKCompat包，则可以按照以下方式构建和训练您的模型：

1. 导入所需的库和模块：

   from tensorflow.keras.models import Sequential
   from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
   from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint

2. 构建您的LSTM模型：

   model = Sequential()
   model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(X_train.shape[1], 1)))
   model.add(LSTM(units=50))
   model.add(Dense(units=1))

3. 编译模型并指定优化器、损失函数和评价指标：

   model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error', metrics=['mae'])

4. 训练模型并保存最佳的权重：

   filepath="model/best_weights.hdf5"
   checkpoint = ModelCheckpoint(filepath, monitor='val_loss', verbose=1, save_best_only=True, mode='min')
   history = model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32, validation_data=(X_val, y_val), callbacks=[checkpoint])

5. 在测试集上评估模型性能：

   loss, mae = model.evaluate(X_test, y_test)
   print("Test set Mean Abs Error: {:.2f}".format(mae))

请注意，这里只是一个示例，您需要根据您的具体情况来调整模型架构和参数。