如何在Keras的多变量多步骤LSTM实施中标准化（和反转预测）

Question

我已经有了一个多变量、多步骤的时间序列预测模型的工作（尽管没有优化）实现，该模型使用LSTM，使用纽约证交所的股票数据：ECL。实现如下：https://github.com/mintgreenstrat/SO_LSTM/tree/master

我需要应用伸缩性，因为我计划添加更多的功能（比如音量），它们的伸缩性大不相同。在相同的4特征示例上应用最小/最大定标器非常简单，然后训练模型并进行预测

在我的一生中，我不能做的就是将预测（yhat）、X_检验和y_检验恢复到正确的形状，以反转缩放。我一直在尝试改编一个例子，但我就是做不好，我正在迷失于其中

在这一点上，我真的很难理解：
a） 我在设置正确形状的数据时出错 用time_series_to_supervised个步骤
b） 这只是对np.concatenate(yhat, X_test[:, -(n_features -1):], axis=1)
的一个简单更改 c） a&；c
d） 还有别的事吗

不管它值多少钱，我的直觉说b）

Answer 1

在这篇关于r/MLQuestionssub reddit的帖子的帮助下，我终于找到了解决这个问题的办法

现在，我将数据集拆分为X，y，并在重塑为3D以输入LSTM之前为每个数据集安装一个单独的定标器。这意味着在后端，为了调用inverse_transform函数，我只需要将3D重新整形为2D。看来我让这件事变得更难了

我更新了github回购协议，以防将来对任何人都有帮助