Подготовка нескольких временных рядов для обучения модели регрессии Keras LSTM

Вопрос или проблема

Ответ или решение

Подготовка нескольких временных рядов для обучения модели регрессии LSTM Keras

Ваша задача заключается в обучении модели LSTM регрессии на данных, которые организованы в двухмерном массиве numpy. Это массив содержит около 15 concatenated (конкатенированных) временных рядов данных разной длины. Поскольку LSTM-модели ожидают входные данные в виде трехмерного массива, вам необходимо правильно подготовить ваши данные для успешного обучения модели. Давайте разберем этот процесс детально.

1. Понимание структуры данных

Ваши данные имеют следующую структуру:

• Столбцы представляют собой признаки, где последний столбец — это целевая переменная (target).
• Каждая строка соответствует одной наблюдаемой записи.

Данные разной длины представляют собой вызовы для LSTM-архитектуры, которая требует фиксированной длины входных последовательностей.

2. Выбор подхода для работы с неравными последовательностями

Существует несколько подходов к обработке временных рядов разной длины:

a. Пэддинг (Padding)

Пэддинг — это стандартный способ обработки последовательностей разной длины. Вы можете использовать keras.preprocessing.sequence.pad_sequences для дополнения последовательностей до максимальной длины. Этот подход позволяет создать трехмерный массив, где все последовательности имеют одинаковую длину, благодаря добавлению нулей (или других значений) до большей длины.

Пример кода:

from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
import numpy as np

# Предположим, data - это ваш двумерный массив
data = np.array(...)  # Ваши данные

# Разделите ваши временные ряды на отдельные массивы
# Например, series_list = [series1, series2, ...] где seriesX - разные временные ряды

# Пэддинг
padded_series = pad_sequences(series_list, padding='post', value=0)  # или 'pre'

b. Разделение длинных последовательностей

Если ваши временные ряды слишком длинные, вы можете рассмотреть возможность разбивки их на более короткие последовательности фиксированной длины. Например, если ваш временной ряд имеет длину 100, и вы хотите использовать последовательности длиной 20, вы можете создать несколько последовательностей из одного временного ряда.

Пример кода:

def create_sequences(data, seq_length):
    sequences = []
    for i in range(len(data) - seq_length):
        sequences.append(data[i:i + seq_length])
    return np.array(sequences)

# Используйте create_sequences для каждого временного ряда
sequences = []
for series in series_list:
    sequences.append(create_sequences(series, 20))  # seq_length = 20

# Теперь вам нужно объединить эти последовательности в один массив
X = np.concatenate(sequences)

3. Форматирование данных в трехмерный массив

После того как вы обработали данные с использованием одного из подходов, вам нужно убедиться, что ваши данные теперь имеют формат (часы, последовательность, признаки):

• Часы — это количество примеров (например, количество временных рядов или последовательностей).
• Последовательность — это длина последовательности (например, 20).
• Признаки — это количество признаков в ваших данных (например, все столбцы, за исключением последнего).

Вы можете сделать это следующим образом:

X = X.reshape((X.shape[0], X.shape[1], -1))  # -1 автоматом подберет количество признаков

4. Дополнительные рекомендации

• Статус LSTM: Решите, нужен ли вам stateful LSTM для той задачи, которую вы решаете. Stateful LSTM необходимы, когда вы хотите, чтобы состояние LSTM модели сохранялось между последовательностями.
• Тестирования и валидация: Разделите данные на обучающий и тестовый наборы, чтобы убедиться в обобщающей способности модели.

Заключение

Таким образом, подготовка данных для обучения модели LSTM в Keras требует обработки временных рядов с помощью пэддинга или разбивки на более короткие последовательности. После того как ваши данные будут сформированы в нужный трехмерный формат, вы сможете успешно запустить обучение вашей модели. Удачи в вашем проекте!