用python写一段LSTM实现回归预测的代码，数据为10个文件夹 ，每个文件夹有10个excle数据

好的，以下是一个简单的LSTM回归预测的代码示例，可以根据你的数据结构进行修改：

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

# 定义函数读取数据
def read_data(path):
    data_list = []
    for folder in os.listdir(path):
        folder_path = os.path.join(path, folder)
        folder_data = []
        for file in os.listdir(folder_path):
            file_path = os.path.join(folder_path, file)
            df = pd.read_excel(file_path)
            folder_data.append(df.values)
        data_list.append(np.array(folder_data))
    return np.array(data_list)

# 读取数据
data_path = "/path/to/data"  # 修改为你的数据所在路径
data = read_data(data_path)

# 将数据随机分为训练集和测试集
train_size = int(len(data) * 0.8)
train_data = data[:train_size]
test_data = data[train_size:]

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, input_shape=(train_data.shape[1], train_data.shape[2])))
model.add(Dense(units=1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型
model.fit(train_data, train_data, epochs=100, batch_size=32)

# 预测结果
train_predict = model.predict(train_data)
test_predict = model.predict(test_data)

# 可以根据需要对预测结果进行后处理，如去除负数等

需要注意的是，上述代码为一个简单的示例，对于真实的数据还需要进行数据预处理、特征工程等步骤，以获得更好的预测效果。