Pas*_*ris 6 python machine-learning prediction stock lstm
首先，我必须说，我是这个 AI 事物的初学者。我遵循了大多数有关股市预测的教程，所有教程都非常相似。这些教程使用一个数据集并分成两组。第一个是训练集，第二个是测试集。他们正在使用股票的收盘价来训练和制作模型。从该模型中，他们插入包含收盘价并显示两个图表的测试数据集。然后他们说实际和预测的图表几乎相同。本教程的 github 存储库。- https://github.com/surajr/Stock-Predictor-using-LSTM/blob/master/Stock-Predictor-using-LSTM.ipynb 这是我的问题， 1. 为什么所有这些教程都将收盘价也放在测试集中？他们只是假设插入日期对吗？因为我们在预测收盘价。这令人困惑。请解释一下。2. 没有人告诉我如何预测未来 7 天的价值。那么如果我们有一个模型，如何获得接下来的 7 天收盘价？
请帮我澄清这一点。非常感谢。
puh*_*huk -1
为什么所有这些教程也将收盘价放入测试集中？-> 很容易理解，收盘价是计算股票价格所需的一种输入变量。
正如我看到的代码，它似乎预测了 22 天历史的股价
X_train (1173, 22, 3)
y_train (1173,)
X_test (130, 22, 3)
y_test (130,)
我认为你应该用 (~~~, 7, 3) 重新训练来预测今天之后 7 天的价格。