lstm预测的rmse mse太大

LSTM（长短期记忆网络）是一种递归神经网络，常用于序列数据预测。RMSE（均方根误差）和MSE（均方误差）是衡量预测结果与真实值之间差异的指标，它们越大表示模型的预测偏差越明显。

如果LSTM模型的RMSE和MSE过大，这通常意味着：

1. **模型欠拟合**：模型可能无法捕捉到数据中的复杂模式，可能需要增加模型容量（如添加更多的隐藏层、节点），或者调整学习率等超参数。

2. **训练时间过短**：模型可能还没有足够的时间收敛到最优解，延长训练时间可能会改善。

3. **特征工程不足**：输入特征可能对预测影响不大，需要进一步探索和选择更有影响力的特征。

4. **数据质量问题**：可能存在噪声或者异常值，清理数据或者处理缺失值也可能有帮助。

5. **过度拟合**：虽然理论上RMSE和MSE较小表示拟合好，但在某些极端情况下，过度拟合可能导致验证集性能差，这时需要正则化或早停策略。