Как выполнить прогнозирование временных рядов с помощью перекрестной проверки LSTM и Kfold - PullRequest
0 голосов
/ 20 апреля 2020

Я пытаюсь прогнозировать временные ряды с данными LA traffi c metro из данных

https://github.com/liyaguang/DCRNN данных metr-la.h5.

До сих пор я прочитал hdf-файл и пытался придумать, как разделить поезд, проверку, тестирование данных.

Я довольно новичок в ML, поэтому я довольно озадачен этапами анализа данных.

Из того, что я понял и чтения данных,

pd.read_hdf ("metr-la.h5")

У меня есть ряд индекса времени с неизвестными переменными строки. Должен ли я сначала выбрать один столбец и проанализировать данные?

Если я хочу делать прогнозирование временных рядов с помощью LSTM, как мне сначала разделить данные?

Я понимаю, что LSTM можно применять с помощью простой последовательной функции LSTM, но я не уверен, как разделить данные и выполнить перекрестную проверку K-кратной проверки, поскольку я впервые работаю с файлом h5 вместо csv.

Спасибо!

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...