用python的keras库写一个输入为（315，20000， 7），输出为（315， 1）的LSTM-RNN回归预测模型。代码包括数据预处理，模型构建，再用（315， 20000， 7）的数据作为测试集进行预测并作出测试评价

好的，让我来解答这个问题。

首先，我们需要载入所需的库，包括keras、numpy和pandas等：

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

接下来，我们读取数据。假设我们的数据文件名为“data.csv”：

data = pd.read_csv('data.csv', header=None)

数据应该包括315个序列，每个序列包括20000个时间步和7个特征。输出为每个时间步的单个值：

X = data.values[:, :-1].reshape((315, 20000, 7))
y = data.values[:, -1].reshape((315, 1))

接下来，我们创建LSTM-RNN模型。该模型将有两个LSTM层，一个用于输入序列，另一个用于输出序列。我们还将添加一些Dense层，以帮助模型更好地捕获序列中的特征：

model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(X.shape[1], X.shape[2])))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

然后，我们用训练集来拟合模型。用训练好的模型进行预测，并计算预测误差：

model.fit(X, y, epochs=50, batch_size=72, verbose=2)

y_pred = model.predict(X)
mse_error = np.mean((y_pred - y) ** 2)

最后，我们可以输出测试评价，来查看我们模型的表现：

print("MSE Error: ", mse_error)

这就是我们完整的代码：

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

data = pd.read_csv('data.csv', header=None)
X = data.values[:, :-1].reshape((315, 20000, 7))
y = data.values[:, -1].reshape((315, 1))

model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(X.shape[1], X.shape[2])))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

model.fit(X, y, epochs=50, batch_size=72, verbose=2)

y_pred = model.predict(X)
mse_error = np.mean((y_pred - y) ** 2)

print("MSE Error: ", mse_error)

希望这个代码可以帮助你回答你的问题。如果你有其他问题，请随时问我！