LSTM생성중 궁금한 점 질문드립니다 메모리셀?노드의 크기 설정에 대해서요~!!!
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x_train = raw_train.loc[:, train_cols].values
y_train = raw_train.loc[:, test_cols].values
x_test = raw_test.loc[:, train_cols].values
y_test = raw_test.loc[:, test_cols].values
정규화
min_max_scaler = MinMaxScaler()
min_max_scaler_label = MinMaxScaler()
x_train_scaled = min_max_scaler.fit_transform(x_train)
y_train_scaled = min_max_scaler_label.fit_transform(y_train)
x_test_scaled = min_max_scaler.transform(x_test)
y_test_scaled = min_max_scaler_label.transform(y_test)
def build_timeseries(mat, time_steps):
dim_0 = mat.shape[0] - time_steps
dim_1 = mat.shape[1]
x = np.zeros((dim_0, time_steps, dim_1))
y = np.zeros((dim_0,))
for i in range(dim_0):
x[i] = mat[i:time_steps + i]
y[i] = mat[time_steps + i, 0]
print('length of time-series i/o', x.shape, y.shape)
return x,y
time_step = 1
x_train_scaled_time, y_train_scaled_time = build_timeseries(x_train_scaled, 1)
x_test_scaled_time, y_test_scaled_time = build_timeseries(x_test_scaled, 1)
def create_model(input_data):
lstm_model = Sequential()
lstm_model.add(LSTM(10, input_shape=(x_train_scaled_time.shape[1],x_train_scaled_time.shape[2])))
lstm_model.add(Dense(1))
lstm_model.compile(loss='mse', optimizer='adam')
return lstm_model
lstm코드를 생성하며 진행했습니다
train 데이터 갯수는 42808개이고 test 데이터 갯수는 30개 입니다.
궁금한건 마지막 단락 코드 lstm_model.add(LSTM(10, input_shape=......) 에서 10이라는 부분을 메모리셀? 노드 라고 검색되는데 이 숫자를 설정하는 노하우가 있을까요??
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