Lstm训练好的函数预测数值的mse特别大

Question

Mse三十多万怎么解决。
R2为0.85
添加lstm层或者调整batch.size都没有很好的效果。

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

要解决LSTM模型在预测任务中的高均方误差（Mean Squared Error, MSE），我们可以尝试以下几个步骤来优化模型：

1. 数据预处理：确保数据已经被适当地归一化、标准化或缩放。对于时间序列数据，可能需要进行填充缺失值、对齐序列长度等操作。
2. 模型结构调整：检查LSTM网络的层数、隐藏单元数量以及是否使用了双向LSTM。增加层数或隐藏单元可能会提高模型复杂度，但过多可能会导致过拟合。双向LSTM可以利用前后上下文信息，有时能提供更好的性能。
3. 正则化：加入Dropout层以减少过拟合。通常，可以在LSTM层之间添加Dropout层，设置dropout比例为0.2到0.5之间。
4. 学习率调整：学习率过高可能导致梯度爆炸，而过低可能导致收敛速度慢。可以尝试不同的学习率（例如使用学习率调度器）或者使用更高级的优化器，如Adam、RMSprop等。
5. Batch Size：虽然你说调整batch size没有明显效果，但还是建议尝试更大的batch size，因为这可能会改善梯度估计并加速训练。同时，也可以考虑使用动态批处理（dynamic batching）技术。
6. Early Stopping：在验证集上应用早停策略，在验证集上的损失不再下降时停止训练，防止过拟合。
7. Loss Function：考虑使用其他更适合回归任务的损失函数，比如Huber Loss，它对离群点更加鲁棒。
8. Regularization Techniques: 除了Dropout外，还可以试试权重衰减（Weight Decay）或者正则化项。
9. 数据增强：如果数据量足够大，可以尝试一些数据增强技术，比如随机裁剪、翻转等。
10. Model Ensemble: 尝试训练多个模型并取平均预测结果，有时可以降低MSE。

下面是一个包含上述建议的简化版本的示例代码：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense, Dropout
from keras.optimizers import Adam
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from keras.callbacks import EarlyStopping
from keras.losses import huber_loss

# 假设X_train和y_train是你的输入和输出数据
scaler = MinMaxScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
y_train_scaled = scaler.fit_transform(y_train.reshape(-1, 1))

X_train_scaled, X_val_scaled, y_train_scaled, y_val_scaled = train_test_split(
    X_train_scaled, y_train_scaled, test_size=0.2, random_state=42
)

def create_model(units=64, dropout_rate=0.2):
    model = Sequential()
    model.add(LSTM(units, return_sequences=True, input_shape=(X_train_scaled.shape[1], X_train_scaled.shape[2])))
    model.add(Dropout(dropout_rate))
    model.add(LSTM(units, return_sequences=True))
    model.add(Dropout(dropout_rate))
    model.add(LSTM(units))
    model.add(Dense(1))
    
    optimizer = Adam(lr=0.001)
    model.compile(loss=huber_loss, optimizer=optimizer, metrics=['mae', 'accuracy'])
    return model

model = create_model()

early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10)

history = model.fit(
    X_train_scaled, y_train_scaled,
    epochs=100,
    batch_size=32,
    validation_data=(X_val_scaled, y_val_scaled),
    callbacks=[early_stopping]
)

y_pred = scaler.inverse_transform(model.predict(X_val_scaled))
y_true = scaler.inverse_transform(y_val_scaled)

mse = np.mean((y_pred - y_true) ** 2)
r2 = 1 - (np.var(y_pred - y_true) / np.var(y_true))

print(f"MSE: {mse:.2f}")
print(f"R2 Score: {r2:.2f}")

这个代码片段首先定义了一个带有两个LSTM层的简单模型，并使用Huber Loss作为损失函数。然后，我们使用EarlyStopping回调来防止过拟合。最后，我们计算预测值与真实值之间的MSE和R2得分。根据这些指标，你可以继续调整模型参数以改进性能。

如果你的数据集和任务有特定需求，可能需要进一步定制这个代码片段。不过，这是一个良好的起点，可以帮助你开始优化LSTM模型。