python中的scaler_使用时值错误scaler.inverse

我是神经网络的初学者，对缩放矩阵后端的数学不是很了解scaler.inverse_变换. 我正在使用一个教程来对我的数据应用LSTM，并预测其中一个变量的时间序列。当我缩放时，我在预测上遇到了这个问题。代码如下。在

我就是这样训练数据的。在from keras.models import Sequential

from keras.layers import Dense

from keras.layers import LSTM

# split into train and test sets

values = reframed.values

n_train_sec = 5000

train = values[:n_train_sec, :]

test = values[n_train_sec:, :]

# split into input and outputs

train_X, train_y = train[:, :-1], train[:, -1]

test_X, test_y = test[:, :-1], test[:, -1]

# reshape input to be 3D [samples, timesteps, features]

train_X = train_X.reshape((train_X.shape[0], 1, train_X.shape[1]))

test_X = test_X.reshape((test_X.shape[0], 1, test_X.shape[1]))

print(train_X.shape, train_y.shape, test_X.shape, test_y.shape)

我就是这样设计模型的。在

^{pr2}$

这就是我试图预测的from math import sqrt

from numpy import concatenate

# make a prediction

yhat = model.predict(test_X)

test_X = test_X.reshape((test_X.shape[0], test_X.shape[2]))

# invert scaling for forecast

inv_yhat = concatenate((yhat, test_X[:, 1:]), axis=1)

inv_yhat = scaler.inverse_transform(inv_yhat)

inv_yhat = inv_yhat[:,0]

# invert scaling for actual

test_y = test_y.reshape((len(test_y), 1))

inv_y = concatenate((test_y, test_X[:, 1:]), axis=1)

inv_y = scaler.inverse_transform(inv_y)

inv_y = inv_y[:,0]

# calculate RMSE

rmse = sqrt(mean_squared_error(inv_y, inv_yhat))

print('Test RMSE: %.3f' % rmse)

我得到了。在ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (4599,12)

(11,) (4599,12)

最初测试的形状是(4599，1，12)。如果有人有兴趣了解更多关于数据，我可以发送数据和iPython文件的html。在

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