LSTM模型预测的输入格式

在使用Python中的LSTM模型进行预测时，输入数据的格式通常是一个三维数组，即（样本数，时间步长，特征数）。其中，样本数表示输入数据的样本数量，时间步长表示每个样本的时间序列长度，特征数表示每个时间步长上的特征数量。

例如，如果我们要使用LSTM模型对一组时间序列数据进行预测，其中每个时间步长上有3个特征，我们可以将数据格式化为一个三维数组，如下所示：

import numpy as np

# 假设我们有10个样本，每个样本有20个时间步长，每个时间步长上有3个特征
data = np.random.rand(10, 20, 3)

# 输出数据的形状
print(data.shape)

输出结果为：

(10, 20, 3)

这个三维数组就是LSTM模型预测的输入格式。其中，第一个维度表示样本数，第二个维度表示时间步长，第三个维度表示特征数。