lstm时间序列预测python 专业术语

在LSTM时间序列预测中，有一些专业术语需要了解，包括：

1. LSTM（Long Short-Term Memory）：一种循环神经网络（RNN）的变体，具有记忆单元和门控机制，用于处理和预测时间序列数据。

2. 时间序列数据（Time Series Data）：按照时间顺序排列的数据，在LSTM中通常是指连续的时间步骤上观察到的数据点。

3. 特征工程（Feature Engineering）：对原始时间序列数据进行转换和处理，以提取有用的特征，用于训练LSTM模型。

4. 窗口大小（Window Size）：在时间序列预测中，窗口大小指的是用于观察和预测下一个时间步骤的历史数据点数量。

5. 训练集（Training Set）：用于训练LSTM模型的时间序列数据子集。

6. 验证集（Validation Set）：用于调整LSTM模型超参数和评估模型性能的时间序列数据子集。

7. 测试集（Test Set）：用于评估LSTM模型在未见过的时间序列数据上的泛化能力和预测准确性的数据子集。

8. 均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）：衡量预测值与真实值之间差异的常用指标，用于评估LSTM模型的预测性能。

以上是一些LSTM时间序列预测中常见的专业术语。如果你需要更详细的解释或其他问题，请随时提问。