Я делаю данные анализа временных рядов и пробовал LSTM. Однако у меня проблемы с подгонкой данных к модели. Он имеет 9 столбцов, из которых 7 объектов и 2 являются целевыми переменными. Было бы неплохо, если бы кто-нибудь мог указать мне правильное направление, когда я пытался поискать в Google, но я до сих пор не понимаю, о чем рассказывали.
days = 100
hours = 24 * days
train_num = df2.shape[0] - hours
n_steps = 10
train = dataset[:-hours,:]
test = dataset[-hours:,:]
X_train, y_train = train[:,:-2].reshape(train_num,7,1), train[:,-1:].reshape(train_num,2,1)
X_test, y_test = test[:,:-2].reshape(hours,7,1), test[:,-1:].reshape(hours,1,1)
model = Sequential()
model.add(LSTM(200, activation='relu', return_sequences=True))
model.add(LSTM(100, activation='relu', return_sequences=True))
model.add(LSTM(50, activation='relu', return_sequences=True))
model.add(LSTM(25, activation='relu'))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
model.fit(X_train, y_train, nb_epoch=50, batch_size=1, verbose=2);
Error when checking target: expected dense_19 to have 2 dimensions, but got array with shape (15119, 1, 1)