从监督学习数据集中删除列时的奇怪值
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我试图预测自行车的可用性。最初我将此问题定义为时间序列。为了预测自行车,我正在将我的设置转换为监督学习问题,然后将其提供给NN。
在第一种方法中,监督问题我将其定义如下
day_of_year(t-1) | time(t-1) | weekday(t-1) | weekday(t-1) | free_bikes(t-1) | free_bikes(t)
但经过一段时间的思考。在未来我想要预测未来的自行车,而不是将来,我想知道第二天或下周的可用性,所以我不想把所有的时间步骤都给nn。相反,我想出了这个:
day_of_year(t-1) | time(t-1) | weekday(t-1) | weekday(t-1) | free_bikes(t)
我删除了free_bikes(t-1)
作为问题的输入。
在此之后,预测值混乱,预测值是荒谬的不正确,我不完全理解为什么会这样。
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答案
首先,如果更改输入尺寸,则需要重新训练模型。
您的模型的输入维度为(batch_size,1,3)。因此,每个时间步长是一个步骤和三个功能。这与您在问题中描述的输入尺寸不匹配。
请指定问题设置。
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