search

FateMurphy / CEEMDAN_LSTM

CEEMDAN_LSTM is a Python project for decomposition-integration forecasting models based on EMD methods and LSTM.
MIT License
205 stars 42 forks source link

想知道是测试集预测数据的流程或者原理？ #22

Open HeLloZhengXr opened 7 months ago

HeLloZhengXr commented 7 months ago

假设我样本数据是1月1日至3月31日，当我参数设置为FORECAST_HORIZONS=30,FORECAST_LENGTH=30, NEXT_DAY=False, DAY_AHEAD=1,的时候。此时我的训练集是1月1日至3月1日，测试集是3月1日至3月31日。 那么测试集中的3月2日的预测数据是根据1月1日至3月1日的样本数据预测的吗？ 以此类推，测试集中的3月3日的预测数据是根据1月1日至3月2日的样本数据预测的，测试集中的3月4日的预测数据是根据1月1日至3月3日的样本数据预测的。。相当于多次运行NEXT_DAY=Ture, 来获取测试集的预测数据。 请问是这样的吗？

FateMurphy commented 7 months ago

训练集是1月1日至3月1日，测试集是3月2日至3月31日（倒数30天作为测试集，FORECAST_LENGTH=30）。3月2日的数据是根据前30天的数据预测的（FORECAST_HORIZONS=30）。 并不等于NEXT_DAY=Ture多次运行，相当于只使用了1月1日至3月1日训练模型，然后向该模型输入了不同的数据预测3月2日至3月31日，预测每天用的数据不同，这种方式属于目前比较建议的方式，