batchsize和lookback

batch size和lookback是两个不同的概念。Batch size是指每次模型训练时使用的样本数量，而lookback通常用于时间序列分析中，用于指定模型需要考虑多少个时间步之前的数据。

具体来说，lookback指的是在进行时间序列预测时，模型需要考虑多少个时间步之前的数据。例如，如果lookback为1，则模型只考虑前一个时间步的数据来进行预测。如果lookback为3，则模型需要考虑前3个时间步的数据来进行预测。lookback的设置通常需要结合具体的时间序列数据进行调整，一般情况下会根据经验或者试错的方式来进行设置。

与之相对应的，batch size指的是每次模型训练时使用的样本数量。一般来说，batch size越大，模型的训练速度越快，但是会占用更多的内存和显存。同时，batch size的设置也会影响到模型的收敛速度和泛化性能。具体的batch size的设置需要结合实际情况进行调整，一般建议将batch size设置为2的幂次方，例如16、32、64等。

相关问题

135个数据作为训练集，15个数据为测试集，lookback=10，那batchsize是多少

由于 lookback=10，每个时间步需要10个数据作为输入，因此在训练集中，我们可以从第10个数据开始构建第一个样本，直到第126个数据。这样共有117个样本。对于测试集，同样地从第10个数据开始构建第一个样本，直到第15个数据。这样共有6个样本。

在确定 batchsize 时，我们需要考虑模型的内存限制和训练效率。一般来说，较大的 batchsize 可以加快训练速度，但可能会导致内存不足。而较小的 batchsize 虽然可以避免内存问题，但可能会导致训练速度变慢。

在这种情况下，我们可以根据内存限制和训练效率来选择一个适当的 batchsize。假设我们的内存限制为 128MB，每个数据点的大小为 4 字节（32 位浮点数），则每个 batch 的大小应该为：

batchsize = 内存限制 / (数据点大小 * (lookback + 1)) = 128MB / (4B * 11) ≈ 294

因此，我们可以选择 batchsize 为 294，这样可以保证内存充足，同时也可以加快训练速度。当然，实际选择的 batchsize 还需要根据具体情况进行调整。

python lookback可以自适应调值

"lookback"通常是指一种时间序列预测模型中的参数，它表示模型在进行预测时需要考虑的时间窗口的大小。如果您的问题是如何在Python中实现一个具有自适应调整lookback参数能力的时间序列预测模型，下面是一个简单的示例代码：

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

# 定义一个LSTM模型
lookback = 10  # 初始的lookback值
model = Sequential()
model.add(LSTM(32, input_shape=(lookback, 1)))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 加载时间序列数据
data = load_data()  # 自定义函数，用于加载时间序列数据

# 训练模型，并逐步调整lookback值
for i in range(10):
    X, y = prepare_data(data, lookback)  # 自定义函数，用于将原始数据转换为模型输入数据
    model.fit(X, y, epochs=10, batch_size=32)
    pred = model.predict(X)
    error = np.abs(pred - y)
    if error.mean() < 0.1:
        break  # 如果误差已经足够小，则停止训练
    lookback += 1  # 增加lookback值

# 使用训练好的模型进行预测
X_test, y_test = prepare_data(test_data, lookback)  # 自定义函数，用于将测试数据转换为模型输入数据
pred_test = model.predict(X_test)

上述代码中，我们首先定义了一个LSTM模型，并将lookback值设置为10。然后，我们加载时间序列数据，并使用自定义函数`prepare_data()`将其转换为模型输入数据。接下来，我们使用循环逐步调整lookback值，并训练模型。在每一轮训练结束后，我们计算模型在训练数据上的预测误差，并判断是否已经达到足够小的误差。如果是，则停止训练；否则，继续增加lookback值并进行下一轮训练。最终，我们使用训练好的模型对测试数据进行预测。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际情况可能更为复杂。例如，我们可能需要使用交叉验证等方法来选择最优的lookback值，而不是简单地逐步增加。另外，我们也可以使用其他类型的模型，例如GRU、CNN等。