只需5行代码! LSTM时间序列建模以及预测
最近我在github
上看到一个项目,项目内容是将深度学习方法(LSTM、RNN、GRU)进行时间序列建模的过程进行了封装,使得调用者调用者只需5行
代码能完成时间序列建模以及预测的全过程。
项目本身是使用pytorch
实现的,拓展性极强,在这儿与大家分享。希望能帮助到大家。
该项目的思路如下图所示,主要利用前几个时刻的序列值来预测未来若干时刻(一步预测、多步预测)。
项目中训练以及预测的函数功能和sklearn
库中模型训练以及预测的函数保持一致,个人感觉容易上手,然后应用到自己的工作中。
项目的运行过程简单且直观,主要分为如下三个步骤:
- 加载数据,并划分训练集以及测试(函数该项目已提供)
data = pd.read_csv(train_file_path, header=0, index_col=0).values
train_data, test_data = divide_train_test(data)
- 初始化模型,可以根据自己的需求来指明参数,也可以按照默认值。
ts = ts_model()
- 训练模型以及可视化结果
preds, reals = ts.fit_transform(train_data, test_data)
ts.plot_predict_result(preds, reals)
是不是很简单,如果需要保存结果,可以直接调用项目提供的方法,期待小伙伴的探索。
最后,该项目提供了公开数据集,我们可以直接下载项目,然后运行。如果你觉得该项目确实帮助到你了,可以给这个项目加星,以促进这个项目后续更新。如果有问题,就直接在github
上提问。
项目地址为:https://github.com/yyqcs/time-series-model
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