LSTM時序預測時歸一化問題
LSTM時序預測時歸一化問題
在做專案時，發現數據歸一化對模型訓練結果影響很大，其中還涉及到很多細節問題。以下通過空氣汙染預測的例子來進行說明。（資料和程式碼網上都有提供）
描述：在空氣汙染預測例子中，共有8個屬性，利用過去24小時的汙染資料和天氣條件預測下一個時刻（t+1）可能的汙染值
問題：
不對資料進行歸一化處理時，loss(mae)將會很大，lstm模型也訓練不好，如下圖所示：
預測出的結果是相等的常量，如下圖所示：，顯然，這不是我想要的結果
解決：
對輸入資料進行歸一化，使用sklearn.preporcessing
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) scaled = scaler.fit_transform(values)
原始資料的shape是（n,dim），其中n為樣本數目，dim為維度（屬性個數），對每個維度進行歸一化，使得資料範圍都在（0,1）之間。
在獲取預測結果的時候，需要反歸一化。注意反歸一化時需要與歸一化時的資料shape相同。
最終的預測結果如下圖：
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