Python 使用LSTM基于其他列预测列的未来结果
我想基于使用LSTM的其他列预测该列的未来结果。 我的数据帧是时间索引的，我有多个列，包括我想要预测的紧急列（紧急列包含1或0）。问题是我是ML的初学者，我想要一个解决了类似问题的源代码来修改，或者一些关于如何启动和thnx的提示Python 使用LSTM基于其他列预测列的未来结果,python,tensorflow,machine-learning,lstm,Python,Tensorflow,Machine Learning,Lstm,我想基于使用LSTM的其他列预测该列的未来结果。 我的数据帧是时间索引的，我有多个列，包括我想要预测的紧急列（紧急列包含1或0）。问题是我是ML的初学者，我想要一个解决了类似问题的源代码来修改，或者一些关于如何启动和thnx的提示 Time A B C D ... Emergency 1/1/19 10 15 16 2
Time A B C D ... Emergency
1/1/19 10 15 16 2 ... 0
1/2/19 12 9 8 30 ... 0
1/3/19 11 16 5 -2 ... 1
Time A B C D ... Emergency
1/1/19 10 15 16 2 ... 0
1/2/19 12 9 8 30 ... 0
1/3/19 11 16 5 -2 ... 1
Time A B C D ... Emergency
1/1/19 10 15 16 2 ... 0
1/2/19 12 9 8 30 ... 0
1/3/19 11 16 5 -2 ... 1
我想预测未来几天的紧急状态。您可以使用以下架构
Time A B C D ... Emergency
1/1/19 10 15 16 2 ... 0
1/2/19 12 9 8 30 ... 0
1/3/19 11 16 5 -2 ... 1
Time A B C D ... Emergency
1/1/19 10 15 16 2 ... 0
1/2/19 12 9 8 30 ... 0
1/3/19 11 16 5 -2 ... 1
- 不包括时间戳的列数（
到A
） 将是LSTM的序列长度Z
Time A B C D ... Emergency
1/1/19 10 15 16 2 ... 0
1/2/19 12 9 8 30 ... 0
1/3/19 11 16 5 -2 ... 1
return\u Sequence=FalseTime A B C D ... Emergency
1/1/19 10 15 16 2 ... 0
1/2/19 12 9 8 30 ... 0
1/3/19 11 16 5 -2 ... 1
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