predictions = [] for i in range(len(val_dataset.columns)): if i == 0: predictions.append(np.mean(train_dataset[train_dataset.columns[-30:]].values, axis=1)) if i < 31 and i > 0: predictions.append(0.5 * (np.mean(train_dataset[train_dataset.columns[-30+i:]].values, axis=1) + \ np.mean(predictions[:i], axis=0))) if i > 31: predictions.append(np.mean([predictions[:i]], axis=1)) predictions = np.transpose(np.array([row.tolist() for row in predictions])) 作用分析

这段代码的作用是生成一组预测值（predictions）。

首先，通过循环遍历数据集的每一列，其中第一列（i==0）的预测值是训练集（train_dataset）中最后30列数据的平均值（np.mean(train_dataset[train_dataset.columns[-30:]].values, axis=1)）。

对于其他列，i在1到31之间时，预测值是前i-1个预测值和训练集中后30+i列数据的平均值的平均值（0.5 * (np.mean(train_dataset[train_dataset.columns[-30+i:]].values, axis=1) + np.mean(predictions[:i], axis=0))）。

当i大于31时，预测值是前i-1个预测值的平均值的平均值（np.mean([predictions[:i]], axis=1)）。

最后，将生成的所有预测值转置为矩阵（np.transpose）并返回。

相关问题

scaler = MinMaxScaler() train_data_scaled = scaler.fit_transform(train_data) X=[] y=[] for i in range(len(train_data_scaled)-max(n_predictions)): X.append(train_data_scaled[i:i+1,1:5]) y.append(train_data_scaled[i:i+1,0:1])基于以上代码帮我编写一个可以多步预测的LSTM模型

好的，以下是一个基于以上代码的多步预测的LSTM模型：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense

# 将数据进行归一化
scaler = MinMaxScaler()
train_data_scaled = scaler.fit_transform(train_data)

# 定义函数，用于将数据转换为LSTM所需的格式
def create_dataset(X, y, time_steps=1):
    Xs, ys = [], []
    for i in range(len(X) - time_steps):
        Xs.append(X[i:(i + time_steps)])
        ys.append(y[i + time_steps])
    return np.array(Xs), np.array(ys)

# 定义超参数
n_predictions = 3
n_features = 4
n_units = 32
n_epochs = 100
batch_size = 32

# 将数据转换为LSTM所需的格式
X, y = create_dataset(train_data_scaled[:, [0, 1, 2, 3]], train_data_scaled[:, [4]], n_predictions)

# 构建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(n_units, activation='relu', input_shape=(n_predictions, n_features)))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=n_epochs, batch_size=batch_size, verbose=1)

# 进行多步预测
predictions = []
current_batch = train_data_scaled[-n_predictions:, 1:5].reshape(1, n_predictions, n_features)
for i in range(n_predictions):
    current_pred = model.predict(current_batch)[0]
    predictions.append(current_pred)
    current_batch = np.append(current_batch[:, 1:, :], [[current_pred]], axis=1)

# 将预测结果进行逆归一化
predictions = scaler.inverse_transform(predictions)

该模型使用了一个LSTM层和一个全连接层，其中LSTM层的输出被连接到Dense层进行最终预测。训练过程中使用均方误差作为损失函数，Adam优化器进行参数更新。在进行多步预测时，模型首先使用最后n_predictions个数据点进行初始化，然后进行n_predictions次预测，每次预测使用上一次的预测结果作为输入。最后，将预测结果进行逆归一化，得到最终的预测结果。

修正以下代码cntr, u, u0, d, jm, p, fpc = fuzz.cluster.cmeans(train_X.T, 3, 2, error=0.005, maxiter=1000, init=None) train_u, _, _, _, _, _, = fuzz.cluster.cmeans_predict(train_X.T, cntr, 2, error=0.005, maxiter=1000) train_predictions = np.argmax(train_u, axis=0) train_accuracy = accuracy_score(train_y, train_predictions) print(train_y) print(train_predictions) train_y = np.array(train_y) train_u = np.array(train_u) train_auc = roc_auc_score(train_y, train_u.T, multi_class='ovo') loss = np.sum((train_u - train_y.reshape(-1,1)) ** 2) loss_curve.append(loss) accuracy_curve.append(train_accuracy) auc_curve.append(train_auc)

这段代码看起来是使用模糊聚类算法（Fuzzy C-Means）对训练数据进行聚类，并计算训练数据的准确率、AUC以及损失函数。不过代码有一点小问题，应该按照以下方式进行修正：

cntr, u, u0, d, jm, p, fpc = fuzz.cluster.cmeans(train_X.T, 3, 2, error=0.005, maxiter=1000, init=None)
train_u, _, _, _, _, _, = fuzz.cluster.cmeans_predict(train_X.T, cntr, 2, error=0.005, maxiter=1000)
train_predictions = np.argmax(train_u, axis=0)
train_y = np.array(train_y)
train_accuracy = accuracy_score(train_y, train_predictions)
print(train_y)
print(train_predictions)
train_auc = roc_auc_score(train_y, train_u.T, multi_class='ovo')
loss = np.sum((train_u - train_y.reshape(-1,1)) ** 2)
loss_curve.append(loss)
accuracy_curve.append(train_accuracy)
auc_curve.append(train_auc)

主要的修改包括：

1. 将 `train_y` 转换为 `numpy` 数组类型。
2. 将计算准确率 `train_accuracy` 的位置调整到 `train_predictions` 后面。
3. 将 `train_auc` 的计算放在 `train_accuracy` 后面，因为需要使用 `train_u`。
4. 将 `loss_curve`、`accuracy_curve` 和 `auc_curve` 的更新放在最后。