那写一段python代码实现自回归模型

以下是一个简单的自回归模型的 Python 代码示例：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.layers import LSTM

# 准备数据
data = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0]
sequence_length = 3
X = []
y = []
for i in range(len(data)-sequence_length):
    X.append(data[i:i+sequence_length])
    y.append(data[i+sequence_length])
X = np.array(X)
y = np.array(y)

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(sequence_length, 1)))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# 训练模型
model.fit(X.reshape((X.shape[0], X.shape[1], 1)), y, epochs=1000, batch_size=1, verbose=2)

# 预测结果
test_input = np.array([0.7, 0.8, 0.9])
test_input = test_input.reshape((1, sequence_length, 1))
test_output = model.predict(test_input, verbose=0)
print(test_output)

这个示例实现了一个简单的自回归模型，它将一个长度为 `sequence_length` 的序列作为输入，并预测该序列的下一个值。模型使用一个 LSTM 层和一个全连接层，并使用均方误差作为损失函数进行训练。在训练完成后，可以使用模型对新的序列进行预测。