#importing required libraries from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, LSTM #setting index data = df.sort_index(ascending=True, axis=0) new_data = data[['trade_date', 'close']] new_data.index = new_data['trade_date'] new_data.drop('trade_date', axis=1, inplace=True) new_data.head() #creating train and test sets dataset = new_data.values train= dataset[0:1825,:] valid = dataset[1825:,:] #converting dataset into x_train and y_train scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) scaled_data = scaler.fit_transform(dataset) x_train, y_train = [], [] for i in range(60,len(train)): x_train.append(scaled_data[i-60:i,0]) y_train.append(scaled_data[i,0]) x_train, y_train = np.array(x_train), np.array(y_train) x_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0],x_train.shape[1],1)) # create and fit the LSTM network model = Sequential() model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(x_train.shape[1],1))) model.add(LSTM(units=50)) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') model.fit(x_train, y_train, epochs=1, batch_size=1, verbose=1) #predicting 246 values, using past 60 from the train data inputs = new_data[len(new_data) - len(valid) - 60:].values inputs = inputs.reshape(-1,1) inputs = scaler.transform(inputs) X_test = [] for i in range(60,inputs.shape[0]): X_test.append(inputs[i-60:i,0]) X_test = np.array(X_test) X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0],X_test.shape[1],1)) closing_price = model.predict(X_test) closing_price1 = scaler.inverse_transform(closing_price) rms=np.sqrt(np.mean(np.power((valid-closing_price1),2))) rms #v=new_data[1825:] valid1 = pd.DataFrame() # 假设你使用的是Pandas DataFrame valid1['Pre_Lstm'] = closing_price1 train=new_data[:1825] plt.figure(figsize=(16,8)) plt.plot(train['close']) plt.plot(valid1['close'],label='真实值') plt.plot(valid1['Pre_Lstm'],label='预测值') plt.title('LSTM预测',fontsize=16) plt.xlabel('日期',fontsize=14) plt.ylabel('收盘价',fontsize=14) plt.legend(loc=0)

这段代码使用了一些常见的机器学习和深度学习库：sklearn、Keras 和 numpy。它的主要功能是预测股票价格。下面是代码的主要步骤：

1. 数据预处理：使用 MinMaxScaler 对股票价格数据进行归一化处理，将其缩放到 0 到 1 的范围内。

2. 创建训练集和测试集：将数据集分为训练集和测试集。

3. 创建模型：使用 Keras 搭建一个 LSTM 神经网络模型。

4. 训练模型：使用训练集对 LSTM 模型进行训练。

5. 进行预测：使用测试集对 LSTM 模型进行预测，并将预测结果反归一化。

6. 计算误差：使用均方根误差（RMSE）来评估模型的预测性能。

7. 可视化结果：使用 Matplotlib 将真实值、预测值和训练集的收盘价可视化。

需要注意的是，这段代码只训练了一个 epoch，因此模型的预测性能可能不够好。如果需要更准确的预测结果，可以增加训练轮数并对模型进行调参。另外，还可以通过增加特征、使用更复杂的模型或采用其他机器学习算法来改进预测性能。

相关问题

#importing libraries from sklearn import neighbors from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))

这段代码的作用是导入机器学习库`sklearn`中的一些模块和类，并创建一个`MinMaxScaler`实例。具体解释如下：

1. `from sklearn import neighbors`: 从`sklearn`库中导入`neighbors`模块。该模块包含了K近邻算法的实现。

2. `from sklearn.model_selection import GridSearchCV`: 从`sklearn`库的`model_selection`模块中导入`GridSearchCV`类。`GridSearchCV`是一种用于超参数调优的方法，即寻找最佳的超参数组合以提高模型的性能。

3. `from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler`: 从`sklearn`库的`preprocessing`模块中导入`MinMaxScaler`类。`MinMaxScaler`是一种用于数据缩放的方法，可以将数值型数据缩放到指定的范围内（在本例中是0到1）。

4. `scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))`: 创建一个`MinMaxScaler`类的实例，并将`feature_range`参数设置为`(0, 1)`。这意味着当对数据集应用此缩放器的`fit_transform()`方法时，它将缩放所有特征，使它们的值都在0到1的范围内。

总的来说，这些导入和代码为执行K近邻算法、超参数调优和数据缩放准备了必要的库和工具。

# Importing the dataset dataset = pd.read_csv('Iris.csv') X = dataset.iloc[:, :-1].values y = dataset.iloc[:, -1].values # Splitting the dataset into the Training set and Test set from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.25, random_state = 0) # Feature Scaling from sklearn.preprocessing import StandardScaler sc = StandardScaler() X_train = sc.fit_transform(X_train) X_test = sc.transform(X_test) # Training the Decision Tree Classification model on the Training set from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier classifier = DecisionTreeClassifier(criterion = 'entropy', random_state = 0) classifier.fit(X_train, y_train) # Making the Confusion Matrix from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score y_pred = classifier.predict(X_test) cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) print(cm) print(accuracy_score(y_test, y_pred))解释每行代码

代码中的每一行的作用如下：

# 导入数据集
dataset = pd.read_csv('Iris.csv')
# 将特征和标签分开
X = dataset.iloc[:, :-1].values
y = dataset.iloc[:, -1].values

这一部分代码将从文件'Iris.csv'中读取数据，将特征和标签分别存储在X和y变量中。这里使用了pandas库中的`read_csv`函数来读取数据。

# 将数据集拆分为训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.25, random_state = 0)

这一部分代码使用了`train_test_split`函数将数据集拆分为训练集和测试集。该函数将数据集按照给定的比例(test_size)分为训练集和测试集，random_state参数用于控制随机数生成器的种子，保证每次划分的结果相同。

# 特征缩放
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)

这一部分代码使用StandardScaler函数对特征进行标准化处理，将特征缩放到均值为0，方差为1的标准正态分布中。

# 使用决策树算法训练模型
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
classifier = DecisionTreeClassifier(criterion = 'entropy', random_state = 0)
classifier.fit(X_train, y_train)

这一部分代码使用了sklearn库中的DecisionTreeClassifier算法，通过将特征和标签传入fit函数进行训练。criterion参数用于选择划分节点的标准，这里使用了“信息熵”作为划分标准。

# 使用测试集进行预测并生成混淆矩阵和准确率
from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score
y_pred = classifier.predict(X_test)
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print(cm)
print(accuracy_score(y_test, y_pred))

这一部分代码对训练好的模型进行测试，使用predict函数对测试集进行预测，生成混淆矩阵和准确率来评估模型的性能。confusion_matrix函数用于生成混淆矩阵，accuracy_score函数用于计算准确率。