Я пытаюсь предсказать будущее значение с тремя входами.Здесь я хочу прогнозировать будущее значение по трем входам в каждый час.Здесь g = температура, p = влажность, c = ветер, и я хочу предсказать температуру в следующем часе в соответствии с этими входными данными.Вот почему здесь я поставил n_out = 1, я написал код в класс def.После этого я попытался добавить это значение класса def в качестве значения x, y.Потому что я собираюсь записать это как обучающую и испытательную ценность.Но ошибка пришла как это.Я собираюсь предсказать будущую стоимость, используя LSTM.После этого я не знаю, как добавить этот код для обучения и тестирования в модели LSTM.Может ли кто-нибудь помочь мне решить эту проблему?Здесь я вставляю мой код и файл CSV.
def change(train,X, n_out=1):
data = train.reshape((train.shape[0]))
x, y = list(), list()
in_start = 0
# step over the entire history one time step at a time
for _ in range(len(data)):
# define the end of the input sequence
in_end = in_start + X
out_end = in_end + n_out
# ensure we have enough data for this instance
if out_end < len(data):
x_input = data[in_start:in_end, 0]
x_input = x_input.reshape((len(x_input), 3))
x.append(x_input)
y.append(data[in_end:out_end, 0])
# move along one time step
in_start += 1
return array(x), array(y)
data= pd.DataFrame(data,columns=['g','p','c'])
data.columns = ['g', 'p', 'c',]
pd.options.display.float_format = '{:,.0f}'.format
data = data.dropna ()
cols=['g', 'p', 'c']
X=data[cols]
x,y = change(data)
Ошибка пришла как
![enter image description here](https://i.stack.imgur.com/xClGZ.png)
мой файл CSV:
![enter image description here](https://i.stack.imgur.com/I1ZPg.png)
После редактирования кода он дал мне эту ошибку:
![enter image description here](https://i.stack.imgur.com/dvAdm.png)