基金公司分词佣金占比预测

方案

1. 序列模型+回归预测
   1. 序列的输入就是某个券商N个季度的占比，然后额外增加两个ID特征分别是券商ID和季度ID，label就是下个季度的占比，然后测试集的时候，每个券商预测一遍，每个券商的占比就出来了，这些占比需要再做个归一化，因为要求加起来要100%
2. 多分类任务
   1. 网络结构不用动就行，就把它当成一个多分类的任务
   2.  Softmax做最后一层的输出
   3. 所有券商名称+年度季度+当季所有券商对应占比作为输入
   4. 使用Softmax回归将神经网络输出转成概率分布

开源项目

LSTM 时间序列分析预测

项目运行的时候有一些版本问题

AttributeError: module ‘tensorflow‘ has no attribute ‘variable_scope‘

解决办法：

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()
#用上面替换下面
import tensorflow as tf

将 TF1.x 代码迁移到 TensorFlow 2.0（tensorflow2.0官方教程翻译）

LSTM Neural Network for Time Series Prediction

解决TypeError: 'NoneType' object is not callable