LSTM（Pythonコード）を使用した売上予測-Python チュートリアル-php.cn

使用 LSTM 对销售额预测（Python代码）

ブランドの売上予測や製品の売上予測など、予測が必要なシナリオによく遭遇します。

今日は、エンドツーエンドの時系列予測に LSTM を使用する完全なコードと詳細な説明を共有したいと思います。

まず 2 つのトピックを理解しましょう:

時系列分析とは何ですか?
LSTMとは何ですか?

時系列分析: 時系列は、時間順に基づいた一連のデータを表します。それは、秒、分、時間、日、週、月、年になる可能性があります。今後のデータは以前の値に依存します。

#実際の場合、時系列分析には主に 2 つのタイプがあります:

単変量時系列
多変量時間series

単変量時系列データの場合、予測に 1 つの列を使用します。

使用 LSTM 对销售额预测（Python代码）

#ご覧のとおり、列は 1 つだけなので、今後の将来の値は以前の値にのみ依存します。

しかし、多変量時系列データの場合、さまざまな種類の特徴量が存在し、対象となるデータはこれらの特徴に依存します。

使用 LSTM 对销售额预测（Python代码）

#図からわかるように、多変量変数にはターゲット値を予測するための複数の列があります。 (上図の「count」は目標値です)

上記のデータでは、count は以前の値だけでなく、他の特徴にも依存します。したがって、今後のカウント値を予測するには、ターゲット列を含むすべての列を考慮してターゲット値を予測する必要があります。

#多変量時系列分析を実行する際に留意しなければならないことが 1 つあります。複数の特徴を使用して現在のターゲットを予測する必要があります。例を通して理解しましょう。

トレーニング時に 5 つの列 [feature1、feature2、feature3、feature4、target] を使用してモデルをトレーニングする場合、次の予測日には 4 つの列 [feature1、feature2、feature3、feature4] を提供する必要があります。

LSTM

この記事は、LSTM について詳しく説明することを目的としたものではありません。簡単な説明のみを行いますので、LSTM について詳しくない場合は、過去の記事を参照してください。

LSTM は基本的に、長期的な依存関係を処理できるリカレントニューラルネットワークです。

映画を見ているとします。したがって、映画の中で何かが起こるとき、あなたはすでに何が起こったかを知っており、過去に起こったことのおかげで何か新しいことが起こっていることを理解しています。 RNN も同様に機能し、過去の情報を記憶し、それを使用して現在の入力を処理します。 RNN の問題は、勾配が消えるため長期的な依存関係を記憶できないことです。したがって、lstm は長期的な依存関係の問題を回避するように設計されました。

ここでは、時系列予測と LSTM 理論の部分について説明します。コーディングを始めましょう。

まず、予測を行うために必要なライブラリをインポートしましょう:

import numpy as np
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from keras.wrappers.scikit_learn import KerasRegressor
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

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データをロードし、出力を確認します:

df=pd.read_csv("train.csv",parse_dates=["Date"],index_col=[0])
df.head()

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df.tail()

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それでは、データを見てみましょう: csv ファイルには、2001 年 1 月 25 日から 2021 年 9 月 29 日までの Google の株価データが含まれています。データは日の頻度に基づいています。

[必要に応じて、頻度を「B」[平日] または「D」に変換できます。日付は使用しないので、そのままにしておきます。 ]

ここでは、「Open」列の将来の値を予測しようとしているため、「Open」がここでのターゲット列です。

データの形状を見てみましょう:

df.shape
(5203,5)

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次に、トレーニングとテストの分割を実行しましょう。データは時系列で連続している必要があるため、ここではデータをシャッフルすることはできません。

test_split=round(len(df)*0.20)
df_for_training=df[:-1041]
df_for_testing=df[-1041:]
print(df_for_training.shape)
print(df_for_testing.shape)
(4162, 5)
(1041, 5)

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データ範囲が非常に大きく、同じ範囲内でスケーリングされていないことがわかります。そのため、予測エラーを避けるために、まず MinMaxScaler を使用してデータをスケーリングしましょう。 (StandardScaler を使用することもできます)

scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0,1))
df_for_training_scaled = scaler.fit_transform(df_for_training)
df_for_testing_scaled=scaler.transform(df_for_testing)
df_for_training_scaled

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データを X と Y に分割します。これが最も重要な部分です。すべての手順を正しく読んでください。

def createXY(dataset,n_past):
 dataX = []
 dataY = []
 for i in range(n_past, len(dataset)):
 dataX.append(dataset[i - n_past:i, 0:dataset.shape[1]])
 dataY.append(dataset[i,0])
 return np.array(dataX),np.array(dataY)
trainX,trainY=createXY(df_for_training_scaled,30)
testX,testY=createXY(df_for_testing_scaled,30)

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上記のコードで何が行われるかを見てみましょう:

N_past は、次のターゲット値を予測するときに参照する過去のステップ数です。

ここで 30 を使用することは、過去 30 個の値 (ターゲット列を含むすべての特徴) を使用して 31 番目のターゲット値を予測することを意味します。

因此，在trainX中我们会有所有的特征值，而在trainY中我们只有目标值。

让我们分解for循环的每一部分：

对于训练，dataset = df_for_training_scaled, n_past=30

当i= 30：

data_X.addend (df_for_training_scaled[i - n_past:i, 0:df_for_training.shape[1]])

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从n_past开始的范围是30，所以第一次数据范围将是-[30 - 30,30,0:5] 相当于 [0:30,0:5]

因此在dataX列表中，df_for_training_scaled[0:30,0:5]数组将第一次出现。

现在, dataY.append(df_for_training_scaled[i,0])

i = 30，所以它将只取第30行开始的open(因为在预测中，我们只需要open列，所以列范围仅为0，表示open列)。

第一次在dataY列表中存储df_for_training_scaled[30,0]值。

所以包含5列的前30行存储在dataX中，只有open列的第31行存储在dataY中。然后我们将dataX和dataY列表转换为数组，它们以数组格式在LSTM中进行训练。

我们来看看形状。

print("trainX Shape-- ",trainX.shape)
print("trainY Shape-- ",trainY.shape)
(4132, 30, 5)
(4132,)
print("testX Shape-- ",testX.shape)
print("testY Shape-- ",testY.shape)
(1011, 30, 5)
(1011,)

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4132 是 trainX 中可用的数组总数，每个数组共有 30 行和 5 列，在每个数组的 trainY 中，我们都有下一个目标值来训练模型。

让我们看一下包含来自 trainX 的 (30,5) 数据的数组之一和 trainX 数组的 trainY 值：

print("trainX[0]-- n",trainX[0])
print("trainY[0]-- ",trainY[0])

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如果查看 trainX[1] 值，会发现到它与 trainX[0] 中的数据相同（第一列除外），因为我们将看到前 30 个来预测第 31 列，在第一次预测之后它会自动移动到第 2 列并取下一个 30 值来预测下一个目标值。

让我们用一种简单的格式来解释这一切：

trainX — — →trainY
[0 : 30,0:5] → [30,0]
[1:31, 0:5] → [31,0]
[2:32,0:5] →[32,0]

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像这样，每个数据都将保存在 trainX 和 trainY 中。

现在让我们训练模型，我使用 girdsearchCV 进行一些超参数调整以找到基础模型。

def build_model(optimizer):
 grid_model = Sequential()
 grid_model.add(LSTM(50,return_sequences=True,input_shape=(30,5)))
 grid_model.add(LSTM(50))
 grid_model.add(Dropout(0.2))
 grid_model.add(Dense(1))
grid_model.compile(loss = 'mse',optimizer = optimizer)
 return grid_modelgrid_model = KerasRegressor(build_fn=build_model,verbose=1,validation_data=(testX,testY))
parameters = {'batch_size' : [16,20],
 'epochs' : [8,10],
 'optimizer' : ['adam','Adadelta'] }
grid_search = GridSearchCV(estimator = grid_model,
 param_grid = parameters,
 cv = 2)

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如果你想为你的模型做更多的超参数调整，也可以添加更多的层。但是如果数据集非常大建议增加 LSTM 模型中的时期和单位。

在第一个 LSTM 层中看到输入形状为 (30,5)。它来自 trainX 形状。

(trainX.shape[1],trainX.shape[2]) → (30,5)

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现在让我们将模型拟合到 trainX 和 trainY 数据中。

grid_search = grid_search.fit(trainX,trainY)

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由于进行了超参数搜索，所以这将需要一些时间来运行。

你可以看到损失会像这样减少：

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现在让我们检查模型的最佳参数。

grid_search.best_params_
{‘batch_size’: 20, ‘epochs’: 10, ‘optimizer’: ‘adam’}

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将最佳模型保存在 my_model 变量中。

my_model=grid_search.best_estimator_.model

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现在可以用测试数据集测试模型。

prediction=my_model.predict(testX)
print("predictionn", prediction)
print("nPrediction Shape-",prediction.shape)

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testY 和 prediction 的长度是一样的。现在可以将 testY 与预测进行比较。

但是我们一开始就对数据进行了缩放，所以首先我们必须做一些逆缩放过程。

scaler.inverse_transform(prediction)

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报错了，这是因为在缩放数据时，我们每行有 5 列，现在我们只有 1 列是目标列。

所以我们必须改变形状来使用 inverse_transform：

prediction_copies_array = np.repeat(prediction,5, axis=-1)

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5 列值是相似的，它只是将单个预测列复制了 4 次。所以现在我们有 5 列相同的值。

prediction_copies_array.shape
(1011,5)

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这样就可以使用 inverse_transform 函数。

pred=scaler.inverse_transform(np.reshape(prediction_copies_array,(len(prediction),5)))[:,0]

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但是逆变换后的第一列是我们需要的，所以我们在最后使用了 → [:,0]。

现在将这个 pred 值与 testY 进行比较，但是 testY 也是按比例缩放的，也需要使用与上述相同的代码进行逆变换。

original_copies_array = np.repeat(testY,5, axis=-1)
original=scaler.inverse_transform(np.reshape(original_copies_array,(len(testY),5)))[:,0]

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现在让我们看一下预测值和原始值：

print("Pred Values-- " ,pred)
print("nOriginal Values-- " ,original)

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最后绘制一个图来对比我们的 pred 和原始数据。

plt.plot(original, color = 'red', label = 'Real Stock Price')
plt.plot(pred, color = 'blue', label = 'Predicted Stock Price')
plt.title('Stock Price Prediction')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Google Stock Price')
plt.legend()
plt.show()

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看样子还不错，到目前为止，我们训练了模型并用测试值检查了该模型。现在让我们预测一些未来值。

从主 df 数据集中获取我们在开始时加载的最后 30 个值[为什么是 30？因为这是我们想要的过去值的数量，来预测第 31 个值]

df_30_days_past=df.iloc[-30:,:]
df_30_days_past.tail()

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可以看到有包括目标列（“Open”）在内的所有列。现在让我们预测未来的 30 个值。

在多元时间序列预测中，需要通过使用不同的特征来预测单列，所以在进行预测时我们需要使用特征值（目标列除外）来进行即将到来的预测。

这里我们需要“High”、“Low”、“Close”、“Adj Close”列的即将到来的 30 个值来对“Open”列进行预测。

df_30_days_future=pd.read_csv("test.csv",parse_dates=["Date"],index_col=[0])
df_30_days_future

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剔除“Open”列后，使用模型进行预测之前还需要做以下的操作：

缩放数据，因为删除了‘Open’列，在缩放它之前，添加一个所有值都为“0”的Open列。

缩放后，将未来数据中的“Open”列值替换为“nan”

现在附加 30 天旧值和 30 天新值（其中最后 30 个“打开”值是 nan）

df_30_days_future["Open"]=0
df_30_days_future=df_30_days_future[["Open","High","Low","Close","Adj Close"]]
old_scaled_array=scaler.transform(df_30_days_past)
new_scaled_array=scaler.transform(df_30_days_future)
new_scaled_df=pd.DataFrame(new_scaled_array)
new_scaled_df.iloc[:,0]=np.nan
full_df=pd.concat([pd.DataFrame(old_scaled_array),new_scaled_df]).reset_index().drop(["index"],axis=1)

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full_df 形状是 (60,5)，最后第一列有 30 个 nan 值。

要进行预测必须再次使用 for 循环，我们在拆分 trainX 和 trainY 中的数据时所做的。但是这次我们只有 X，没有 Y 值。

full_df_scaled_array=full_df.values
all_data=[]
time_step=30
for i in range(time_step,len(full_df_scaled_array)):
 data_x=[]
 data_x.append(
 full_df_scaled_array[i-time_step :i , 0:full_df_scaled_array.shape[1]])
 data_x=np.array(data_x)
 prediction=my_model.predict(data_x)
 all_data.append(prediction)
 full_df.iloc[i,0]=prediction

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对于第一个预测，有之前的 30 个值，当 for 循环第一次运行时它会检查前 30 个值并预测第 31 个“Open”数据。

当第二个 for 循环将尝试运行时，它将跳过第一行并尝试获取下 30 个值 [1:31] 。这里会报错错误因为Open列最后一行是 “nan”，所以需要每次都用预测替换“nan”。

最后还需要对预测进行逆变换：

new_array=np.array(all_data)
new_array=new_array.reshape(-1,1)
prediction_copies_array = np.repeat(new_array,5, axis=-1)
y_pred_future_30_days = scaler.inverse_transform(np.reshape(prediction_copies_array,(len(new_array),5)))[:,0]
print(y_pred_future_30_days)

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