25000个数据 滑动窗口应该设置成多长

滑动窗口的长度应该根据具体情况进行设置，通常需要考虑以下因素：

1. 数据的特征：如果数据的特征比较明显，那么窗口的长度可以相对较短；如果数据的特征不太明显，那么窗口的长度可以相对较长。

2. 目标：如果你的目标是捕捉数据的短期变化，那么窗口的长度可以相对较短；如果你的目标是捕捉数据的长期趋势，那么窗口的长度可以相对较长。

3. 计算复杂度：窗口的长度越长，计算的复杂度就越高。因此，如果计算复杂度是一个问题，那么窗口的长度就需要适当缩短。

基于以上因素，你可以先尝试设置一个合理的窗口长度，然后观察模型的表现，根据实际情况进行调整。一般来说，对于25000个数据，窗口长度在50到200之间比较合适，具体长度可以根据数据的特征和目标进行调整。

相关问题

时间序列数据 滑动窗口

时间序列数据滑动窗口是一种常用的数据处理技术，用于在时间序列数据中提取特征或进行预测。它基于滑动窗口的概念，即将时间序列数据划分为连续的窗口，并通过移动窗口来获取不同的子序列。

滑动窗口的大小是一个定义好的固定值，可以根据具体需求设定。在每个窗口中，我们可以应用各种统计或机器学习技术来提取特征。常见的特征包括均值、标准差、最大值、最小值等。

滑动窗口可以用于多种任务，如时间序列预测、异常检测和模式识别等。在时间序列预测中，我们可以使用滑动窗口来生成历史子序列和对应的未来预测值，然后利用这些子序列进行模型训练和预测。在异常检测中，我们可以使用滑动窗口来计算每个窗口的统计特征，并将其与正常情况下的特征进行比较，从而判断是否存在异常。

总之，时间序列数据滑动窗口是一种非常有用的数据处理技术，可用于提取特征、进行预测和检测异常。

lstm滑动窗口设置

在LSTM模型中，滑动窗口设置是指将时间序列数据划分为具有固定窗口宽度的子序列。通过滑动窗口方法，我们可以在每个观察的时间序列中滑动焦点，只关注窗口宽度内的内容。这种滞后特征的添加被称为滑动窗口方法，通常窗口宽度为1。

在滑动窗口中，我们可以不仅仅包含原始值，还可以执行其他操作，如汇总统计信息。通过滚动窗口统计，我们可以计算在窗口内的最小值、最大值、平均值等统计指标，以更好地理解时间序列的特征。

在代码中，我们可以明确指定滑动窗口的宽度作为一个命名变量，并在计算序列的正确移位和使用rolling()函数指定窗口宽度时使用它。

对于多输入单输出数据的滑动窗口处理，在前面的文章中已经提到了相关思路。通过这种方法，可以将多个输入特征划分为固定窗口宽度的子序列，并生成相应的输出。具体实现方法可以参考相关文章中的示例代码。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>