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我正在尝试预测一个时间序列：给定 50 个之前的值，我想预测 5 个下一个值。

为此，我使用的是skflow包（基于 TensorFlow），这个问题与 Github repo 中提供的波士顿示例比较接近。

我的代码如下：

%matplotlib inline
import pandas as pd

import skflow
from sklearn import cross_validation, metrics
from sklearn import preprocessing

filepath = 'CSV/FILE.csv'
ts = pd.Series.from_csv(filepath)

nprev = 50
deltasuiv = 5

def load_data(data, n_prev = nprev, delta_suiv=deltasuiv):  

    docX, docY = [], []
    for i in range(len(data)-n_prev-delta_suiv):
        docX.append(np.array(data[i:i+n_prev]))
        docY.append(np.array(data[i+n_prev:i+n_prev+delta_suiv]))
    alsX = np.array(docX)
    alsY = np.array(docY)

    return alsX, alsY

X, y = load_data(ts.values) 
# Scale data to 0 mean and unit std dev.
scaler = preprocessing.StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)
X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(X, y,
    test_size=0.2, random_state=42)
regressor = skflow.TensorFlowDNNRegressor(hidden_units=[30, 50],
    steps=5000, learning_rate=0.1, batch_size=1)
regressor.fit(X_train, y_train)
score = metrics.mean_squared_error(regressor.predict(X_test), y_test)
print('MSE: {0:f}'.format(score))

这将导致 ：

ValueError: y_true 和 y_pred 的输出数量不同 (1!=5)

在培训结束时。

当我尝试预测时，我遇到了同样的问题

ypred = regressor.predict(X_test)
print ypred.shape, y_test.shape

(200, 1) (200, 5)

因此，我们可以看到该模型以某种方式仅预测 1 个值，而不是 5 个想要/希望的值。

我如何使用相同的模型来预测多个值的值？

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skflow自从这个#e443c734以来，我刚刚添加了对多输出回归的支持，所以请重新安装包再试一次。如果还是不行，请关注 Github。

我还在示例文件夹中添加了一个多输出回归示例：

# Create random dataset.
rng = np.random.RandomState(1)
X = np.sort(200 * rng.rand(100, 1) - 100, axis=0)
y = np.array([np.pi * np.sin(X).ravel(), np.pi * np.cos(X).ravel()]).T

# Fit regression DNN model.
regressor = skflow.TensorFlowDNNRegressor(hidden_units=[5, 5])
regressor.fit(X, y)
score = mean_squared_error(regressor.predict(X), y)
print("Mean Squared Error: {0:f}".format(score))
于 2015-12-17T18:38:15.243 回答