[App4AI] LSTM

【簡介】

 

使用LSTM (Long Short-Term Memory) 進行時序性資料的分析。    

 

LEADERG APP-LSTM.png

 

【介面的功能及說明】

 

•    資料集選單

下拉式選單顯示可以分析的資料集。

 

選擇資料集.png

 

•    開啟資料集的資料夾位置

可以快速編輯與新增資料集。

 

開啟資料集檔案位置.png

 

•    說明文件和教學影片

開啟官方網頁,查看說明文件和教學影片。

 

文件和教學影片.png

 

•    程式流程

設定各個流程的參數,並且依照流程的順序執行。

 

程式流程區.png

 

【操作步驟及說明】

 

1.    選擇資料集

從下拉式選單中,選擇想要分析的資料集。

 

選擇資料集.png

 

資料集介紹;

•    sales-forecast-airline

航空公司乘客數量預測。

•    stock

股價預測,輸入開盤、收盤、盤中最高、盤中最低、成交量,預測五天後的收盤價。

 

資料集準備:

•    訓練資料集

檔名:train_input.csv

檔案內容:

第一行為資料索引(Index),或是時序性資料的時間日期(date),這行在分析時會自動忽略。

前N行為輸入,最後一行為輸出(預測)。

以下圖為例,1代表資料索引或時間日期,2代表輸入,3代表輸出。

 

資料準備.png

 

•    測試資料集

檔名:inference_input.csv

檔案內容:同訓練資料集。

 

2.    在流程區1. Train中,編輯訓練參數,並且按下Run執行訓練

參數設定:

•    Time Sequence

時間序列的長度 (預設為12)。

•    Learning Rate

學習率 (預設為0.01)。

•    Epochs

訓練的疊代次數 (預設為20000)。

執行結果:

•    訓練的模型針對訓練數據集 (train_input.csv) 的預測值和真實值的比較圖

 

模型對訓練資料的預測值和真實值對比圖.png

 

•    訓練的模型針對訓練數據集 (train_input.csv) 的預測值和真實值的散佈圖

 

模型對訓練資料的預測值和真實值散佈圖.png

 

•    在console顯示訓練的損失值 (Loss)

 

Training loss.png

 

•    在console顯示訓練的模型針對訓練數據集 (train_input.csv) 的Root Mean Squared Error和R-squared

 

Root Mean Squared Error and R-squared_training.png

 

•    輸出預測值 (train_output.csv)

開啟train_output.csv檔案後,最後一行為訓練的模型針對訓練數據集 (train_input.csv) 的預測值。

 

模型對訓練資料的預測值.png

 

3.    在流程區2. Inference中,按下Run執行推論

參數設定:

•    Time Sequence

時間序列的長度 (預設為12)。

此參數的設定值必須和訓練時的時間序列長度相同。

執行結果:

•    訓練的模型針對測試數據集 (inference_input.csv) 的預測值和真實值的比較圖

 

模型對測試資料的預測值和真實值對比圖.png

 

•    訓練的模型針對測試數據集 (inference_input.csv) 的預測值和真實值的散佈圖

 

模型對測試資料的預測值和真實值散佈圖.png

 

•    在console顯示訓練的模型針對測試數據集 (inference_input.csv) 的Root Mean Squared Error和R-squared

 

Root Mean Squared Error and R-squared_testing.png

 

•    輸出預測值 (inference_output.csv)

開啟inference _output.csv檔案後,最後一行為訓練的模型針對測試數據集 (inference _input.csv) 的預測值。

 

模型對測試資料的預測值.png

 

 

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