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社区首页 >问答首页 >如何使用LSTM对过去和现在的特征进行预测?

如何使用LSTM对过去和现在的特征进行预测?
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Data Science用户
提问于 2018-03-13 01:16:57
回答 1查看 887关注 0票数 0

假设我有一个有2列的数据框架,即销售和促销。我想根据过去3天的销售和促销信息预测第二天的销售额,再加上第二天要申请的促销?我如何处理和重塑数据文件?我的意思是,如果只需要考虑以前的促销活动,那么,经过一些调整后,数据框架可以重塑为(样本大小,3,2),但如果我也需要考虑在第二天的促销,这就成了一个问题。这是一个很常见的问题,有没有人想过这个问题?

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回答 1

Data Science用户

回答已采纳

发布于 2018-03-13 09:46:35

看看这个问题。关于如何实现这一点,有一个很好的讨论。在创建一个独立的输入到您的模型,并连接它后的循环层(S)的想法。同样在Keras文档中,有一个关于如何用几行代码构建此类模型的示例

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页面原文内容由Data Science提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接:

https://datascience.stackexchange.com/questions/28999

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