利用CNN预测1、2、3、4、5对LST

M，可以考虑使用以下步骤：

1. 准备数据集：需要收集一些1、2、3、4、5对LSTM的数据集。每个数据点应该包含一组LSTM值以及对应的标签（1、2、3、4或5）。可以从已有的数据集中收集这些数据，或者自己生成。

2. 数据预处理：对数据进行预处理，包括归一化、标准化、缩放等。可以使用Python中的numpy和pandas库来进行数据处理。

3. 构建CNN模型：使用Keras或TensorFlow等框架构建CNN模型。模型应该包括多个卷积层和池化层，以及一个全连接层或softmax层。

4. 训练模型：使用数据集训练CNN模型。可以使用Keras或TensorFlow等框架提供的fit()函数，设置训练轮数、批次大小、学习率等参数。

5. 测试模型：使用测试集评估CNN模型的性能。可以计算准确率、精确率、召回率等指标。

6. 调整模型：根据测试结果调整CNN模型的结构和参数，重新训练和测试模型，直到获得满意的结果。

需要注意的是，CNN模型适用于处理具有空间结构的数据，例如图像。对于时间序列数据，LSTM模型可能更为适合。因此，如果需要对LSTM进行预测，可以考虑使用LSTM或者其他适合处理时间序列数据的模型。