写一段lstm回归预测的python代码
时间: 2023-03-30 18:04:54 浏览: 86
以下是一段使用 LSTM 进行回归预测的 Python 代码:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values
# 数据预处理
X = np.reshape(X, (X.shape[], X.shape[1], 1))
# 构建 LSTM 模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(X.shape[1], 1)))
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
X_test = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
X_test = np.reshape(X_test, (1, X_test.shape[], 1))
y_pred = model.predict(X_test)
print(y_pred)
```
这段代码使用 LSTM 模型对给定的数据进行回归预测。首先读取数据,然后对数据进行预处理,将其转换为 LSTM 模型所需的格式。接着构建 LSTM 模型,编译模型并训练模型。最后使用训练好的模型对给定的测试数据进行预测,并输出预测结果。
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