🌟 Keras + LSTM 做回归demo 📈
导读 最近在学习深度学习的过程中,尝试用Keras搭建了一个基于LSTM(长短期记忆网络)的回归模型,用来预测股票价格走势。这是一个非常有趣且实...
最近在学习深度学习的过程中,尝试用Keras搭建了一个基于LSTM(长短期记忆网络)的回归模型,用来预测股票价格走势。这是一个非常有趣且实用的小项目,不仅能加深对LSTM的理解,还能体验到AI技术的实际应用。首先,我整理了一段时间的历史数据,包括每日开盘价、收盘价、最高价和最低价等信息。然后,使用Keras库中的Sequential模型来构建LSTM网络,通过调整单元数量和激活函数优化模型性能。训练过程中,我发现适当增加epochs次数可以提高预测精度,但需注意避免过拟合现象。最终,该模型能够较好地拟合训练集,并在测试集上展现出了不错的泛化能力。尽管目前结果还有提升空间,但这只是一个起点,未来可以尝试引入更多特征或改进算法进一步完善模型表现。😊
深度学习 LSTM 回归分析
郑重声明:本文版权归原作者所有,转载文章仅为传播更多信息之目的,如作者信息标记有误,请第一时候联系我们修改或删除,多谢。