我的意思是输出是单维好还是多维好
时间: 2024-03-18 20:43:29 浏览: 18
如果需要进行滑动窗口预测多步,那么单维输出和多维输出都可以考虑。但是,需要注意的是,如果使用多维输出,需要在滑动窗口中将多个变量同时输入到模型中,这样会增加模型的复杂度和计算量。因此,对于外汇小时级别预测这种任务,一般建议使用单维输出的模型。
使用单维输出的模型可以将历史数据序列中的一段时间窗口作为一个整体输入到模型中,得到模型的输出。然后,将模型输出的最后一个值作为下一个时间步长的预测结果,将这个预测结果加入到历史数据序列中,再进行下一个时间步长的预测。通过这种方式,我们可以实现多步预测,并且不需要进行滑动特征值计算,同时也能够较好地控制模型的复杂度和计算量,提高模型的稳定性和泛化能力。
总之,对于需要进行滑动窗口预测多步的外汇小时级别预测任务,使用单维输出的模型更加合适。但是,具体选择哪种模型需要根据具体问题和数据特点来考虑。
相关问题
一般单步时序预测模型输出是多维的还是单维的,尤其对精度要求高的预测,如外汇小时级别预测
一般来说,单步时序预测模型的输出是单维的,因为单步预测模型的目标是预测未来一个时间步长的值,而非一段时间内的值。例如,如果我们需要预测一只股票的价格,我们可以使用一个单变量时间序列模型来预测未来一个小时的股票价格。在这种情况下,我们只需要预测一个值,因此模型的输出是单维的。
然而,如果我们需要预测未来多个时间步长的值,那么模型的输出可以是多维的。例如,如果我们需要预测未来24小时内的股票价格,那么我们可以使用一个多变量时间序列模型来预测未来24个小时的价格。在这种情况下,模型的输出是一个长度为24的向量,每个元素表示未来一个时间步长的股票价格。
对于外汇小时级别预测等需要高精度的预测任务,一般采用的是单维输出的单步预测模型,例如ARIMA、LSTM等模型。这是因为单维输出的模型具有较高的预测精度和较快的预测速度,可以很好地应对高精度预测任务。当然,如果需要预测多个时间步长的值,也可以使用多维输出的模型,但需要注意模型设计和数据处理等问题。
numpy中多维数组变一维的函数是
在NumPy中,可以使用`flatten()`函数将多维数组变为一维数组。例如:
```python
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
arr_flattened = arr.flatten()
print(arr_flattened)
```
输出:
```
[1 2 3 4 5 6]
```
另外,还可以使用`ravel()`函数实现相同的功能。`ravel()`函数返回的是数组的一个视图(view),而`flatten()`函数返回的是数组的一个副本(copy)。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)