我创建了一个 LSTM 销售预测模型，该模型在训练集和测试集上运行得非常好。我现在想预测整个数据集中的日期之外的情况。
我尝试按照这个答案如何使用 Keras 模型来预测未来的日期或事件？但我真的不知道如何调整我的代码来进行未来的预测。
另外，我改变了我的代码
X_train, y_train = train_set_scaled[:, 1:], train_set_scaled[:, 0:1]
X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 1, X_train.shape[1])
X_test, y_test = test_set_scaled[:, 1:], test_set_scaled[:, 0:1]
X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], 1, X_test.shape[1])
到
X_train, y_train = train_set_scaled[:, 1:], train_set_scaled[:, 1:8]
X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 1, X_train.shape[1])
X_test, y_test = test_set_scaled[:, 1:], test_set_scaled[:, 1:8]
X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], 1, X_test.shape[1])
在尝试 Keras 时间序列中的解决方案后，我可以一次性预测下 6 个月吗
这是进行训练和建模的代码：
# changed to initial
for df in m:
train_set, test_set = m[df][0:-6].values, m[df][-6:].values
#apply Min …