Python 未来预测_Python_Future_Lstm_Forecasting_Rnn

Python 未来预测

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我有一个1400长度的数据集

我做了每一个操作，并使用Python上的

Keras

训练了

LSTM

模型，试图预测未来的点。我受过训练的模特学得很好

编译模型后，我添加了一个新的随机测试集。我的目的是预测不可见的未来，例如15天，这些都不包括在训练数据中。当我添加一些具有常量值的测试数据时，我的预测将变为常量

但当我添加我试图预测的实际值时，我的模型非常适合这个测试数据

那我怎么处理呢
为什么模型预测会因测试数据而改变
我如何预测未来15天不包括在我的训练集中
我如何预测看不见的未来
如果LSTM模型只在已知的列车和测试集上工作，我为什么要使用它

您正在处理什么样的数据集？时间序列数据集。历史数据。不用担心使用它或训练模型。我的问题是如何使用LSTM预测看不见的未来？在我使用LSTM训练、验证和测试数据之后，我还遇到了同样的问题。这方面有什么进展吗？。我也有同样的问题，你在使用什么样的数据集？时间序列数据集。历史数据。不用担心使用它或训练模型。我的问题是如何使用LSTM预测看不见的未来？我也有同样的问题，在使用LSTM训练后，如何打印出看不见的时间值，有效和测试数据。这方面有进展吗？。我也有同样的问题