一个lstm根据时间预测销售额的模型，lookback=4，怎么定义train数组来用调用lstm模型预测销售额

假设你有一个包含历史销售数据的数据集，每个数据点包含销售额和对应的时间戳。为了使用LSTM模型进行预测，你需要首先将数据转化为适合LSTM输入的形式。具体步骤如下：

1. 将数据按时间戳排序。

2. 定义lookback=4，即使用前4个时间步的销售额来预测下一个时间步的销售额。

3. 创建一个长度为len(data)-lookback的train数组，用于存储训练数据。train数组的每个元素是一个形状为(lookback,1)的数组，表示前lookback个时间步的销售额。

4. 遍历数据集，对于每个时间步t，将前lookback个时间步的销售额作为train数组的一个元素。具体来说，train[t-lookback] = data[t-lookback:t, 0]，其中data[t-lookback:t, 0]表示前lookback个时间步的销售额。

5. 将train数组和对应的目标值（即下一个时间步的销售额）用于训练LSTM模型。

6. 使用训练好的LSTM模型对未来的销售额进行预测。

下面是一个示例代码：

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

# 定义lookback和数据集
lookback = 4
data = np.array([[10, 1], [20, 2], [30, 3], [40, 4], [50, 5], [60, 6], [70, 7], [80, 8], [90, 9], [100, 10]])

# 创建train数组
train = np.zeros((len(data)-lookback, lookback, 1))
for i in range(lookback, len(data)):
    train[i-lookback] = data[i-lookback:i, 0].reshape(-1, 1)

# 定义LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(32, input_shape=(lookback, 1)))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

# 训练模型
model.fit(train, data[lookback:, 0], epochs=100, batch_size=1, verbose=2)

# 使用模型进行预测
x = np.array([[80], [90], [100], [110]])
x = x.reshape((1, lookback, 1))
y_pred = model.predict(x)
print(y_pred)

在上面的示例代码中，我们先创建了一个包含10个数据点的数据集，每个数据点的第一列是销售额，第二列是时间戳。然后我们定义了lookback=4，并使用前4个时间步的销售额来预测下一个时间步的销售额。接着我们创建了train数组，用于存储训练数据。对于每个时间步t，我们将前lookback个时间步的销售额作为train数组的一个元素。最后，我们定义了一个LSTM模型，并使用train数组和对应的目标值（即下一个时间步的销售额）进行训练。最后，我们使用训练好的LSTM模型对未来的销售额进行预测。