使用features 为MS进行模型的训练和预测，最后的preds = np.array(preds)，不是OT这一列的真实值吗？
mawenju203 opened this issue · 7 comments
mawenju203 commented
作者您好!
问题有两个；
第一个是模型训练的时候会打乱数据顺序；这样我的训练数据应该如何组织呢？
- 例如我要查看若干种商品一个月内的销售数量，我的'OT'应该是该商品每天的销售数量；
特征是 ：销售日期，商品编码，商品折扣，商品数量，商品今日销售数量？
这样如果训练的时候数据顺序被打乱，怎么学习时间和当天销售数量的关系呢？
第二个问题，使用训练的模型进行预测，预测的值感觉不是商品今日销售的数量呢？怎样转化为真实的销售数量呢？
WenWeiTHU commented
你好，训练的时候变量顺序不会被打乱
mawenju203 commented
@WenWeiTHU 作者您好，但是这段代码的flag为 train的时候；shuffle_flag = True，不就是打乱数据吗？
WenWeiTHU commented
您好，这个是在训练样本上进行打乱，而训练样本是数据集沿着时间维度上划分的窗口，变量之间是不会被打乱的
mawenju203 commented
您好，这个是在训练样本上进行打乱，而训练样本是数据集沿着时间维度上划分的窗口，变量之间是不会被打乱的
谢谢您，是我表述的错误；如果时间维度上打乱顺序，模型还是可以知道时间的顺序的吧；可以这样理解吗？
这是我的数据；
我是按照天，预测三十天的OT结果；inverse在run.py中修改为True了；这样预测的应该就是OT这一列的结果了吗？
下面是脚本
mawenju203 commented
您好，请参考相关issue: #116
谢谢答复