lstm回归模型python

以下是使用 LSTM 模型进行回归的 Python 代码：

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

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 数据预处理
x = data.iloc[:, 1:-1].values
y = data.iloc[:, -1].values
x = np.reshape(x, (len(x), 1, x.shape[1]))

# 创建 LSTM 模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(1, x.shape[2])))
model.add(LSTM(units=50))
model.add(Dense(units=1))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

# 训练模型
model.fit(x, y, epochs=100, batch_size=32)

# 预测结果
predicted_y = model.predict(x)

这段代码假设你的数据存储在名为 `data.csv` 的文件中。数据应该包含一个或多个特征和一个目标变量。在这个例子中，我们使用一个包含一个特征和一个目标变量的数据集。

首先，我们读取数据并将其分成特征和目标变量。然后，我们将特征重塑为 LSTM 模型期望的三维形状。接下来，我们创建 LSTM 模型，然后编译它。最后，我们使用训练数据来训练模型，并使用训练数据进行预测。

请注意，这只是一个简单的示例，实际上，您需要根据您的数据和问题进行适当的调整。