lstm时间序列预测 数据预处理

在LSTM时间序列预测中，数据预处理是非常重要的一步。一般来说，数据预处理包括归一化和数据集装入两个步骤。

首先，我们可以使用sklearn中的preprocessing模块中的归一化函数对数据进行归一化处理。具体而言，可以使用MinMaxScaler()函数，该函数能够将数据缩放到指定的范围内。在进行归一化处理之前，需要先将数据从pandas的DataFrame格式转换为numpy的数组格式。然后，通过fit_transform()函数将数据和标签进行归一化处理，同时返回归一化后的数据、标签以及归一化的标签值。

其次，我们需要将预处理好的数据集装入torch支持的可迭代对象torch.utils.data.DataLoader中。这一步可以通过封装好的函数来实现。该函数接受训练集、测试集、迭代次数、批次大小等参数，并返回train_loader和test_loader两个数据加载器。数据加载器可以使数据集可迭代，方便后续进行模型的搭建。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [基于pytorch搭建多特征LSTM时间序列预测代码详细解读（附完整代码）](https://blog.csdn.net/hardworking_T/article/details/126673957)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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