1. 【保姆級教程】使用 LSTM 進行多變數時間序列預測
在多元時間序列預測中，使用 LSTM 進行預測時，需要考慮多個特徵值，以預測未來值。與單變數時間序列分析相比，多元時間序列數據包含多種特徵，目標數據將依賴於這些特徵。預測時，必須同時考慮所有相關列，以預測特定目標值。LSTM 是一種循環神經網路，能夠處理長期依賴關系，特別適用於時間序列預測。它能記住過去的信息並用以處理當前輸入，避免了傳統 RNN 在處理長期依賴關系時可能遇到的漸變消失問題。
在進行多元時間序列預測時，LSTM 會接收多個特徵作為輸入，根據這些特徵預測目標值。例如，在股票數據預測中，目標列（如「Open」）將依賴於其他特徵列（如「High」、「Low」、「Close」、「Adj Close」）的值。在訓練過程中，LSTM 會學習到這些特徵之間的關系，並使用這些信息預測未來的「Open」值。
為了構建預測模型，首先需要導入相關庫並載入數據集。數據集應包含時間序列數據，例如股票價格等。在數據預處理階段，需要對數據進行縮放，以便模型能夠更好地學習並預測數據變化。接著，將數據拆分為訓練集和測試集，通常採用順序方式進行拆分，以保持時間序列的連續性。
接下來，構建 LSTM 模型並進行超參數調整，以優化預測性能。模型訓練過程中，輸入數據的形狀應與 LSTM 層的輸入形狀相匹配。訓練完成後，使用測試集評估模型性能，並計算預測值與真實值之間的誤差。
為了驗證模型在真實世界中的應用，可以預測未來一段時間內的時間序列數據。這通常涉及使用模型的預測能力，結合之前的數據點進行預測。在進行預測時，需要注意數據的縮放問題，確保在預測後能夠正確地還原預測值的原始尺度。
總之，多元時間序列預測中的 LSTM 模型能夠通過考慮多個特徵，學習時間序列數據之間的復雜關系，從而有效地預測未來值。通過適當的預處理、模型訓練和評估流程，可以構建一個准確且可靠的預測系統。