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为什么我训练好的模型,进行测试的时候还要读取测试集的数据呢 测试集的数据不是我们预测出来的吗(初学者 别🐎我蠢555
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为什么我训练好的模型,进行测试的时候还要读取测试集的数据呢 测试集的数据不是我们预测出来的吗(初学者 别🐎我蠢555
以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳:
您提问的目的是想要理解在使用LSTM(长短期记忆网络)进行时间序列预测时,为什么在测试阶段仍然需要读取测试集的数据,并且您对这个过程存在一些疑惑。
您上传的图片中包含了一段Python代码,这段代码描述了如何使用TensorFlow和Keras框架进行LSTM模型的训练和预测。代码的主要步骤包括:
您可能疑惑的原因是,您认为测试集的数据应该是模型预测出来的,而不是事先准备好的。在机器学习中,测试集通常用于评估模型在未见过的数据上的表现,以检验模型的泛化能力。因此,在测试阶段,我们仍然需要使用测试集的数据,而不是直接使用模型预测的结果。
为了解决您的疑惑,我将提供一些解释和代码的修正建议:
理解测试集的作用:测试集用于评估模型性能,确保模型没有过拟合到训练数据上。
修正代码:图片中的代码有一些语法错误,我将提供修正后的代码。
import pandas as pd
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
# 假设scaler和scaler_output是之前训练模型时使用的归一化和反归一化对象
# 请确保它们已经被正确地保存和加载
# 读取文件2中的数据
file2_data = pd.read_csv('file2.csv') # 请替换为文件2的实际文件名
# 提取输入数据
input_data_file2 = file2_data.iloc[:, 1:4].values
# 归一化输入数据,使用文件1的最大最小值进行归一化
input_data_normalized_file2 = scaler.transform(input_data_file2)
# 构建与训练时相同结构的LSTM模型
model_file2 = Sequential()
model_file2.add(LSTM(units=50, input_shape=(input_data_normalized_file2.shape[1], 1))) # 假设时间步长为1
model_file2.add(Dense(9, activation='linear'))
# 加载训练时保存的最优权重
model_file2.load_weights('best_weights.h5')
# 预测文件2中的数据
predictions = model_file2.predict(input_data_normalized_file2)
# 反归一化预测结果
predictions_denormalized = scaler_output.inverse_transform(predictions)
# 将预测结果添加到文件2中
file2_data.iloc[:, 4:] = predictions_denormalized
.py
文件。代码将加载测试数据集,使用训练好的LSTM模型进行预测,并将预测结果反归一化后添加到原始数据集中。
请注意,您需要根据实际情况调整代码中的文件名、模型结构和权重文件路径等。