我这里有一个非常简单的机器学习代码:
# load dataset
dataframe = pandas.read_csv("USDJPY,5.csv", header=None)
dataset = dataframe.values
X = dataset[:,0:59]
Y = dataset[:,59]
#fit Dense Keras model
model.fit(X, Y, validation_data=(x,y_test), epochs=150, batch_size=10)
我的X值是59个特征,第60列是我的Y值,一个简单的1或0分类标签.
考虑到我正在使用财务数据,我想回顾过去的20个X值以预测Y值.
那么我怎么能让我的算法使用过去的20行作为每个Y值的X输入？
我对机器学习比较陌生,花了很多时间在线寻找我的问题的解决方案,但我找不到任何简单的事情.
有任何想法吗？