学习深度学习代码各个步骤都是为了啥

Posted 2022-08-16 盖丽男

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活动地址：CSDN21天学习挑战赛

学习日记

结果可视化

1. 绘制loss图

plt.plot(history.history['loss']    , label='Training Loss')
plt.plot(history.history['val_loss'], label='Validation Loss')
plt.title('Training and Validation Loss by K同学啊')
# 使用plt.legend( )使上述代码产生效果
plt.legend() 
plt.show() #显示

plt.plot(x, y, ls=“-”, lw=2, label=“plot figure”)

x: x轴上的数值

y: y轴上的数值

ls：折线图的线条风格

lw：折线图的线条宽度

label：标记图内容的标签文本

2. 预测

predicted_stock_price = model.predict(x_test)                       # 测试集输入模型进行预测，X_test：为即将要预测的测试集
predicted_stock_price = sc.inverse_transform(predicted_stock_price) # 对预测数据还原---从（0，1）反归一化到原始范围
real_stock_price = sc.inverse_transform(test_set[60:])              # 对真实数据还原---从（0，1）反归一化到原始范围

# 画出真实数据和预测数据的对比曲线
plt.plot(real_stock_price, color='red', label='Stock Price')
plt.plot(predicted_stock_price, color='blue', label='Predicted Stock Price')
plt.title('Stock Price Prediction by K同学啊')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Stock Price')
plt.legend()
plt.show()

scaler.inverse_transform(X_scaled)是将标准化后的数据转换为原始数据。

3. 评估

评估部分的代码解释的挺清楚了，就不单独写了。
…

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