28、时间序列预测与多元时间序列分析

时间序列预测与多元时间序列分析

一、单变量时间序列预测

1.1 模型编译与训练

首先，我们使用 compile 方法编译模型，代码如下：

rnn_model.compile(optimizer = 'adam', loss = 'mae')

然后，通过调用 fit 方法来训练模型：

EVALUATION_INTERVAL = 200
EPOCHS = 10
rnn_model.fit(train_data, epochs = EPOCHS,
              steps_per_epoch = EVALUATION_INTERVAL,
              validation_data = test_data,
              validation_steps = 50)

1.2 模型评估

为了评估模型的性能，我们在测试数据上调用 predict 方法：

rnn_predictions = rnn_model.predict(X_test)

接着，使用 sklearn_metrics 中的 r2_score 来检查性能得分：