RNN预测股票涨幅出现错误

Question

为什么在做RNN股票预测 时，训练模型的时候发现报了tuple index out of range的错误，明明变量中没有关于元组的函数，但是却说我超出的元组的索引范围，是版本问题吗

import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.read_csv("zgpa_train.csv")
data.head()

price = data.loc[:,'close']
price.head()

#归一化处理
price_norm = price/max(price)
print(price_norm)

%matplotlib inline
from matplotlib import pyplot as plt
fig1 = plt.figure(figsize=(10,5))
plt.plot(price)
plt.title("close price")
plt.xlabel("time")
plt.ylabel("price")
plt.show()

def extract_data(data,time_step):
    X = []
    y = []
    #0,1,2,3....9 :10个样本 time_step=8; 0-7,1-8,2-9 三组
    for i in range(len(data) - time_step ):
        X.append([a for a in data[ i: i+time_step ]])
        y.append(data[i+time_step])
    X = np.array(X)
    X = X.reshape(X.shape[0],X.shape[1],1)#维度1
    return X,y

time_step = 8
X,y = extract_data(price_norm,time_step)
print(X.shape,X)

from keras.layers import Dense,SimpleRNN
from keras.models import Sequential
model = Sequential()
#input_shape 训练长度 每个数据的维度
model.add(SimpleRNN(units=5,input_shape=(time_step,1),activation="relu"))
#输出层
#输出数值 units =1 1个神经元 "linear"线性模型
model.add(Dense(units=1, activation="linear"))
#配置模型 回归模型y
model.compile(optimizer="adam",loss="mean_squared_error")
model.summary()

model.fit(X,y,batch_size=30,epochs=200)

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

从你提供的代码和错误信息来看，问题似乎在于你的数据预处理部分，具体地是在处理数据时产生了一些不符合预期的结构或格式。错误提示“tuple index out of range”通常意味着你试图访问一个元组的索引超出了其实际长度。但从你的代码中看不出明显的问题。以下是一些建议和检查步骤，希望能帮助到你解决问题：

1. 确认数据格式: 检查X和y的形状和内容，确保它们是你预期的格式和维度。你可以打印它们的形状和几个样本来确认。

print(X.shape)
print(y.shape)
print(X[:5])
print(y[:5])

确保所有的输入数据都是正确的格式和维度。特别是确保X的形状与你预期的形状一致（例如(样本数量, 时间步长, 特征数量)）。如果其中任何维度不符合预期，可能会引发此错误。

1. 数据归一化: 你使用了price_norm = price/max(price)进行归一化。请确保这里的price是一个数组或列表，并且max(price)计算正确。如果price包含多个维度（例如多列数据），你可能需要分别处理每一列或使用适当的方法来计算最大值。
2. 检查版本问题: 尽管你的代码看起来与版本关系不大，但有时软件库的更新可能会导致一些预期之外的行为。确认你使用的Keras和其他相关库的版本是否与你的代码兼容。
3. 尝试简化模型: 由于你的问题描述中提到股票预测可能有其他问题（例如模型的准确性），为了诊断问题，你可以尝试使用一个非常简单的模型进行训练，例如只有一个全连接层的模型，以确认问题是否与模型结构有关。
4. 更新库: 有时库中的错误或问题可能在新版本中得到了修复。尝试更新你的库到最新版本，看看问题是否得到解决。

如果以上建议都不能解决问题，你可能需要更深入地检查你的数据和代码逻辑，或者考虑在相关的开发者社区或论坛上寻求帮助，那里可能有其他开发者遇到了类似的问题并找到了解决方案。