В моем наборе данных 30000 записей. Мой набор данных имеет белый шум. Когда я пытаюсь использовать LSTM
для прогноза, он дает значение около среднего. Какой должна быть правильная архитектура для использования?
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(1, look_back)))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
history = model.fit(X_train, Y_train, epochs=15, batch_size=1, validation_data=(X_test, Y_test), verbose=2)