lstm时间序列预测分类

### 使用LSTM进行时间序列预测与分类

#### 时间序列数据预处理
为了使模型能够学习到时间序列中的模式，在输入LSTM之前，通常需要对原始数据进行一些预处理操作。这可能涉及到标准化数值范围、创建滑动窗口来构建训练样本以及划分测试集和验证集等步骤[^1]。

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import numpy as np

def preprocess_data(data, time_step=60):
    scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
    data_scaled = scaler.fit_transform(data)

    X_train, y_train = [], []
    for i in range(len(data_scaled)-time_step-1):
        a = data_scaled[i:(i+time_step), :]
        X_train.append(a)
        y_train.append(data_scaled[i + time_step, :])
    
    return np.array(X_train), np.array(y_train), scaler

#### 构建LSTM模型架构
定义一个由多层组成的LSTM网络结构对于捕捉长期依赖关系至关重要。下面展示了一个基础版本的Keras实现方式，它包含了堆叠式的LSTM单元和其他辅助组件如Dropout防止过拟合现象的发生[^2]。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM, Dropout

model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(X_train.shape[1], 1)))
model.add(Dropout(0.2))

model.add(LSTM(units=50, return_sequences=False))
model.add(Dropout(0.2))

model.add(Dense(units=1))  # 输出层只有一个节点因为是回归问题
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

#### 训练过程配置
设置好批次大小(batch size)，迭代次数(epoch number)之后就可以调用fit函数开始正式训练了。期间还可以加入早停机制(EarlyStopping callback)以便更高效地找到最优解而不会浪费过多计算资源。

history = model.fit(
    X_train,
    y_train,
    epochs=100,
    batch_size=32,
    validation_split=0.2,
    callbacks=[EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10)],
    verbose=1
)

#### 预测未来趋势
完成上述准备工作后，便可以利用已经训练好的LSTM模型对未来一段时间内的走势做出推测。需要注意的是，由于采用了归一化方法，因此最后还需要反向转换才能得到实际意义下的预测值。

predicted_stock_price = model.predict(X_test)
predicted_stock_price = scaler.inverse_transform(predicted_stock_price)

#### 序列分类应用案例
除了用于连续型变量的趋势估计外，LSTM同样适用于离散类别标签的任务场景。比如情感分析就是典型的一类文本挖掘领域内常见的二元或多分类挑战；此时只需调整最后一层Dense层激活函数为softmax，并相应改变损失函数即可适应新的业务需求。