# 如何為長短期記憶網絡準備單變量時間序列數據
> 原文: [https://machinelearningmastery.com/prepare-univariate-time-series-data-long-short-term-memory-networks/](https://machinelearningmastery.com/prepare-univariate-time-series-data-long-short-term-memory-networks/)
當您剛剛開始深度學習時,很難準備數據。
長期短期記憶,或 LSTM,循環神經網絡期望在 Keras Python 深度學習庫中進行三維輸入。
如果您的時間序列數據中包含數千個長序列,則必須將時間序列拆分為樣本,然后將其重新整形為 LSTM 模型。
在本教程中,您將了解如何使用 Keras 在 Python 中為 LSTM 模型準備單變量時間序列數據。
讓我們開始吧。

如何為長期短期記憶網絡準備單變量時間序列數據
照片來自 [Miguel Mendez](https://www.flickr.com/photos/flynn_nrg/8487128120/) ,保留一些權利。
## 如何準備時間序列數據
也許我得到的最常見問題是如何為監督學習準備時間序列數據。
我寫過一些關于這個主題的帖子,例如:
* [如何將時間序列轉換為 Python 中的監督學習問題](https://machinelearningmastery.com/convert-time-series-supervised-learning-problem-python/)
* [時間序列預測作為監督學習](https://machinelearningmastery.com/time-series-forecasting-supervised-learning/)
但是,這些帖子對每個人都沒有幫助。
我最近收到了這封郵件:
> 我的數據文件中有兩列有 5000 行,第 1 列是時間(間隔 1 小時),第 2 列是比特/秒,我試圖預測比特/秒。在這種情況下,您可以幫我設置[LSTM]的樣本,時間步長和功能嗎?
這里幾乎沒有問題:
* LSTM 期望 3D 輸入,并且第一次了解這個問題可能具有挑戰性。
* LSTM 不喜歡超過 200-400 個時間步長的序列,因此需要將數據拆分為樣本。
在本教程中,我們將使用此問題作為顯示為 Keras 中的 LSTM 網絡專門準備數據的一種方法的基礎。
## 1.加載數據
我假設你知道如何將數據加載為 Pandas Series 或 DataFrame。
如果沒有,請參閱以下帖子:
* [如何在 Python 中加載和探索時間序列數據](https://machinelearningmastery.com/load-explore-time-series-data-python/)
* [如何在 Python 中加載機器學習數據](https://machinelearningmastery.com/load-machine-learning-data-python/)
在這里,我們將通過在 5,000 個時間步長內存中定義新數據集來模擬加載。
```py
from numpy import array
# load...
data = list()
n = 5000
for i in range(n):
data.append([i+1, (i+1)*10])
data = array(data)
print(data[:5, :])
print(data.shape)
```
運行此片段既會打印前 5 行數據,也會打印已加載數據的形狀。
我們可以看到我們有 5,000 行和 2 列:標準的單變量時間序列數據集。
```py
[[ 1 10]
[ 2 20]
[ 3 30]
[ 4 40]
[ 5 50]]
(5000, 2)
```
## 2.停機時間
如果您的時間序列數據隨著時間的推移是一致的并且沒有缺失值,我們可以刪除時間列。
如果沒有,您可能希望查看插入缺失值,將數據重新采樣到新的時間刻度,或者開發可以處理缺失值的模型。看帖子如:
* [如何使用 Python 處理序列預測問題中的缺失時間步長](https://machinelearningmastery.com/handle-missing-timesteps-sequence-prediction-problems-python/)
* [如何使用 Python 處理丟失的數據](https://machinelearningmastery.com/handle-missing-data-python/)
* [如何使用 Python 重新取樣和插值您的時間序列數據](https://machinelearningmastery.com/resample-interpolate-time-series-data-python/)
在這里,我們只刪除第一列:
```py
# drop time
data = data[:, 1]
print(data.shape)
```
現在我們有一個 5,000 個值的數組。
```py
(5000,)
```
## 3.拆分成樣品
LSTM 需要處理樣品,其中每個樣品是單個時間序列。
在這種情況下,5,000 個時間步長太長;根據我讀過的一些論文,LSTM 可以更好地完成 200 到 400 個步驟。因此,我們需要將 5,000 個時間步驟分成多個較短的子序列。
我在這里寫了更多關于拆分長序列的文章:
* [如何處理具有長短期記憶循環神經網絡的超長序列](https://machinelearningmastery.com/handle-long-sequences-long-short-term-memory-recurrent-neural-networks/)
* [如何準備 Keras 中截斷反向傳播的序列預測](https://machinelearningmastery.com/truncated-backpropagation-through-time-in-keras/)
有很多方法可以做到這一點,你可能想根據你的問題探索一些。
例如,您可能需要重疊序列,也許非重疊是好的,但您的模型需要跨子序列的狀態等等。
在這里,我們將 5,000 個時間步驟分成 25 個子序列,每個子序列有 200 個時間步長。我們將采用老式方式,而不是使用 NumPy 或 Python 技巧,以便您可以看到正在發生的事情。
```py
# split into samples (e.g. 5000/200 = 25)
samples = list()
length = 200
# step over the 5,000 in jumps of 200
for i in range(0,n,length):
# grab from i to i + 200
sample = data[i:i+length]
samples.append(sample)
print(len(samples))
```
我們現在有 25 個子序列,每個子序列有 200 個時間步長。
```py
25
```
如果您更喜歡在一個班輪中這樣做,那就去吧。我很想知道你能想出什么。
在下面的評論中發布您的方法。
## 4.重塑子序列
LSTM 需要具有[樣本,時間步長和特征]格式的數據。
在這里,我們有 25 個樣本,每個樣本 200 個時間步長和 1 個特征。
首先,我們需要將我們的數組列表轉換為 25 x 200 的 2D NumPy 數組。
```py
# convert list of arrays into 2d array
data = array(samples)
print(data.shape)
```
運行這件作品,你應該看到:
```py
(25, 200)
```
接下來,我們可以使用 _reshape()_ 函數為我們的單個特征添加一個額外的維度。
```py
# reshape into [samples, timesteps, features]
# expect [25, 200, 1]
data = data.reshape((len(samples), length, 1))
print(data.shape)
```
就是這樣。
現在,數據可用作 LSTM 模型的輸入(X)。
```py
(25, 200, 1)
```
## 進一步閱讀
如果您希望深入了解,本節將提供有關該主題的更多資源。
### 相關文章
* [如何將時間序列轉換為 Python 中的監督學習問題](https://machinelearningmastery.com/convert-time-series-supervised-learning-problem-python/)
* [時間序列預測作為監督學習](https://machinelearningmastery.com/time-series-forecasting-supervised-learning/)
* [如何在 Python 中加載和探索時間序列數據](https://machinelearningmastery.com/load-explore-time-series-data-python/)
* [如何在 Python 中加載機器學習數據](https://machinelearningmastery.com/load-machine-learning-data-python/)
* [如何使用 Python 處理序列預測問題中的缺失時間步長](https://machinelearningmastery.com/handle-missing-timesteps-sequence-prediction-problems-python/)
* [如何使用 Python 處理丟失的數據](https://machinelearningmastery.com/handle-missing-data-python/)
* [如何使用 Python 重新取樣和插值您的時間序列數據](https://machinelearningmastery.com/resample-interpolate-time-series-data-python/)
* [如何處理具有長短期記憶循環神經網絡的超長序列](https://machinelearningmastery.com/handle-long-sequences-long-short-term-memory-recurrent-neural-networks/)
* [如何準備 Keras 中截斷反向傳播的序列預測](https://machinelearningmastery.com/truncated-backpropagation-through-time-in-keras/)
### API
* [Keras 的 LSTM API](https://keras.io/layers/recurrent/#lstm)
* [numpy.reshape API](https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.reshape.html)
## 摘要
在本教程中,您了解了如何將長的單變量時間序列數據轉換為可用于在 Python 中訓練 LSTM 模型的表單。
這篇文章有幫助嗎?你有任何問題嗎?
請在下面的評論中告訴我。
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- 5競爭機器學習的好處
- 過度擬合的簡單直覺,或者為什么測試訓練數據是一個壞主意
- 特征選擇簡介
- 應用機器學習作為一個搜索問題的溫和介紹
- 為什么應用機器學習很難
- 為什么我的結果不如我想的那么好?你可能過度擬合了
- 用ROC曲線評估和比較分類器表現
- BigML評論:發現本機學習即服務平臺的聰明功能
- BigML教程:開發您的第一個決策樹并進行預測
- 構建生產機器學習基礎設施
- 分類準確性不夠:可以使用更多表現測量
- 一種預測模型的巧妙應用
- 機器學習項目中常見的陷阱
- 數據清理:將凌亂的數據轉換為整潔的數據
- 機器學習中的數據泄漏
- 數據,學習和建模
- 數據管理至關重要以及為什么需要認真對待它
- 將預測模型部署到生產中
- 參數和超參數之間有什么區別?
- 測試和驗證數據集之間有什么區別?
- 發現特征工程,如何設計特征以及如何獲得它
- 如何開始使用Kaggle
- 超越預測
- 如何在評估機器學習算法時選擇正確的測試選項
- 如何定義機器學習問題
- 如何評估機器學習算法
- 如何獲得基線結果及其重要性
- 如何充分利用機器學習數據
- 如何識別數據中的異常值
- 如何提高機器學習效果
- 如何在競爭機器學習中踢屁股
- 如何知道您的機器學習模型是否具有良好的表現
- 如何布局和管理您的機器學習項目
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