# 如何在時間序列預測訓練期間更新 LSTM 網絡
> 原文: [https://machinelearningmastery.com/update-lstm-networks-training-time-series-forecasting/](https://machinelearningmastery.com/update-lstm-networks-training-time-series-forecasting/)
使用神經網絡模型進行時間序列預測的好處是可以在新數據可用時更新權重。
在本教程中,您將了解如何使用新數據更新長期短期記憶(LSTM)循環神經網絡以進行時間序列預測。
完成本教程后,您將了解:
* 如何用新數據更新 LSTM 神經網絡。
* 如何開發測試工具來評估不同的更新方案。
* 如何解釋使用新數據更新 LSTM 網絡的結果。
讓我們開始吧。
* **2017 年 4 月更新**:添加了缺少的 update_model()函數。

如何在時間序列預測訓練期間更新 LSTM 網絡
照片由 [Esteban Alvarez](https://www.flickr.com/photos/alvaretz/8427810143/) ,保留一些權利。
## 教程概述
本教程分為 9 個部分。他們是:
1. 洗發水銷售數據集
2. 實驗測試線束
3. 實驗:沒有更新
4. 實驗:2 更新時期
5. 實驗:5 更新時期
6. 實驗:10 個更新時期
7. 實驗:20 個更新時期
8. 實驗:50 更新時期
9. 結果比較
### 環境
本教程假定您已安裝 Python SciPy 環境。您可以在此示例中使用 Python 2 或 3。
本教程假設您安裝了 TensorFlow 或 Theano 后端的 Keras v2.0 或更高版本。
本教程還假設您安裝了 scikit-learn,Pandas,NumPy 和 Matplotlib。
如果您在設置 Python 環境時需要幫助,請參閱以下帖子:
* [如何使用 Anaconda 設置用于機器學習和深度學習的 Python 環境](http://machinelearningmastery.com/setup-python-environment-machine-learning-deep-learning-anaconda/)
## 洗發水銷售數據集
該數據集描述了 3 年期間每月洗發水的銷售數量。
單位是銷售計數,有 36 個觀察。原始數據集歸功于 Makridakis,Wheelwright 和 Hyndman(1998)。
[您可以在此處下載并了解有關數據集的更多信息](https://datamarket.com/data/set/22r0/sales-of-shampoo-over-a-three-year-period)。
下面的示例加載并創建已加載數據集的圖。
```py
# load and plot dataset
from pandas import read_csv
from pandas import datetime
from matplotlib import pyplot
# load dataset
def parser(x):
return datetime.strptime('190'+x, '%Y-%m')
series = read_csv('shampoo-sales.csv', header=0, parse_dates=[0], index_col=0, squeeze=True, date_parser=parser)
# summarize first few rows
print(series.head())
# line plot
series.plot()
pyplot.show()
```
運行該示例將數據集作為 Pandas Series 加載并打印前 5 行。
```py
Month
1901-01-01 266.0
1901-02-01 145.9
1901-03-01 183.1
1901-04-01 119.3
1901-05-01 180.3
Name: Sales, dtype: float64
```
然后創建該系列的線圖,顯示明顯的增加趨勢。

洗發水銷售數據集的線圖
接下來,我們將了解實驗中使用的 LSTM 配置和測試工具。
## 實驗測試線束
本節介紹本教程中使用的測試工具。
### 數據拆分
我們將 Shampoo Sales 數據集分為兩部分:訓練和測試集。
前兩年的數據將用于訓練數據集,剩余的一年數據將用于測試集。
將使用訓練數據集開發模型,并對測試數據集進行預測。
測試數據集的持久性預測(樸素預測)實現了每月洗發水銷售 136.761 的錯誤。這為測試集提供了可接受的表現下限。
### 模型評估
將使用滾動預測場景,也稱為前進模型驗證。
測試數據集的每個時間步驟將一次一個地走。將使用模型對時間步長進行預測,然后將獲取測試集的實際預期值,并使其可用于下一時間步的預測模型。
這模仿了一個真實世界的場景,每個月都會有新的洗發水銷售觀察結果,并用于下個月的預測。
這將通過訓練和測試數據集的結構進行模擬。
將收集關于測試數據集的所有預測,并計算錯誤分數以總結模型的技能。將使用均方根誤差(RMSE),因為它會對大錯誤進行處罰,并產生與預測數據相同的分數,即每月洗發水銷售額。
### 數據準備
在我們將 LSTM 模型擬合到數據集之前,我們必須轉換數據。
在擬合模型和進行預測之前,對數據集執行以下三個數據變換。
1. **轉換時間序列數據,使其靜止**。具體而言,滯后= 1 差分以消除數據中的增加趨勢。
2. **將時間序列轉換為監督學習問題**。具體而言,將數據組織成輸入和輸出模式,其中前一時間步的觀察被用作預測當前時間步的觀察的輸入
3. **將觀察結果轉換為具有特定比例**。具體而言,要將數據重新調整為-1 到 1 之間的值,以滿足 LSTM 模型的默認雙曲正切激活函數。
在計算錯誤分數之前,這些變換在預測中反轉以將它們返回到其原始比例。
### LSTM 模型
我們將使用 LSTM 模型,其中 1 個神經元適合 500 個時期。
批量大小為 1 是必需的,因為我們將使用前向驗證并對最后 12 個月的每個數據進行一步預測。
批量大小為 1 意味著該模型將使用在線訓練(而不是批量訓練或小批量訓練)。因此,預計模型擬合將具有一些變化。
理想情況下,將使用更多的訓練時期(例如 1000 或 1500),但這被截斷為 500 以保持運行時間合理。
使用有效的 ADAM 優化算法和均方誤差損失函數來擬合模型。
### 實驗運行
每個實驗場景將運行 10 次。
其原因在于,每次訓練給定配置時,LSTM 網絡的隨機初始條件可導致非常不同的表現。
讓我們深入研究實驗。
## 實驗:沒有更新
在第一個實驗中,我們將評估一次訓練的 LSTM 并重復使用以對每個時間步進行預測。
我們將其稱為'_ 無更新模型 _'或'_ 固定模型 _',因為一旦模型首次適合訓練數據,將不會進行更新。這提供了一個表現基準,我們期望實驗能夠對模型進行適度更新,從而超越表現。
完整的代碼清單如下。
```py
from pandas import DataFrame
from pandas import Series
from pandas import concat
from pandas import read_csv
from pandas import datetime
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.layers import LSTM
from math import sqrt
import matplotlib
import numpy
from numpy import concatenate
# date-time parsing function for loading the dataset
def parser(x):
return datetime.strptime('190'+x, '%Y-%m')
# frame a sequence as a supervised learning problem
def timeseries_to_supervised(data, lag=1):
df = DataFrame(data)
columns = [df.shift(i) for i in range(1, lag+1)]
columns.append(df)
df = concat(columns, axis=1)
df = df.drop(0)
return df
# create a differenced series
def difference(dataset, interval=1):
diff = list()
for i in range(interval, len(dataset)):
value = dataset[i] - dataset[i - interval]
diff.append(value)
return Series(diff)
# invert differenced value
def inverse_difference(history, yhat, interval=1):
return yhat + history[-interval]
# scale train and test data to [-1, 1]
def scale(train, test):
# fit scaler
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(-1, 1))
scaler = scaler.fit(train)
# transform train
train = train.reshape(train.shape[0], train.shape[1])
train_scaled = scaler.transform(train)
# transform test
test = test.reshape(test.shape[0], test.shape[1])
test_scaled = scaler.transform(test)
return scaler, train_scaled, test_scaled
# inverse scaling for a forecasted value
def invert_scale(scaler, X, yhat):
new_row = [x for x in X] + [yhat]
array = numpy.array(new_row)
array = array.reshape(1, len(array))
inverted = scaler.inverse_transform(array)
return inverted[0, -1]
# fit an LSTM network to training data
def fit_lstm(train, batch_size, nb_epoch, neurons):
X, y = train[:, 0:-1], train[:, -1]
X = X.reshape(X.shape[0], 1, X.shape[1])
model = Sequential()
model.add(LSTM(neurons, batch_input_shape=(batch_size, X.shape[1], X.shape[2]), stateful=True))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
for i in range(nb_epoch):
model.fit(X, y, epochs=1, batch_size=batch_size, verbose=0, shuffle=False)
model.reset_states()
return model
# make a one-step forecast
def forecast_lstm(model, batch_size, X):
X = X.reshape(1, 1, len(X))
yhat = model.predict(X, batch_size=batch_size)
return yhat[0,0]
# run a repeated experiment
def experiment(repeats, series):
# transform data to be stationary
raw_values = series.values
diff_values = difference(raw_values, 1)
# transform data to be supervised learning
supervised = timeseries_to_supervised(diff_values, 1)
supervised_values = supervised.values
# split data into train and test-sets
train, test = supervised_values[0:-12], supervised_values[-12:]
# transform the scale of the data
scaler, train_scaled, test_scaled = scale(train, test)
# run experiment
error_scores = list()
for r in range(repeats):
# fit the base model
lstm_model = fit_lstm(train_scaled, 1, 500, 1)
# forecast test dataset
predictions = list()
for i in range(len(test_scaled)):
# predict
X, y = test_scaled[i, 0:-1], test_scaled[i, -1]
yhat = forecast_lstm(lstm_model, 1, X)
# invert scaling
yhat = invert_scale(scaler, X, yhat)
# invert differencing
yhat = inverse_difference(raw_values, yhat, len(test_scaled)+1-i)
# store forecast
predictions.append(yhat)
# report performance
rmse = sqrt(mean_squared_error(raw_values[-12:], predictions))
print('%d) Test RMSE: %.3f' % (r+1, rmse))
error_scores.append(rmse)
return error_scores
# execute the experiment
def run():
# load dataset
series = read_csv('shampoo-sales.csv', header=0, parse_dates=[0], index_col=0, squeeze=True, date_parser=parser)
# experiment
repeats = 10
results = DataFrame()
# run experiment
results['results'] = experiment(repeats, series)
# summarize results
print(results.describe())
# save results
results.to_csv('experiment_fixed.csv', index=False)
# entry point
run()
```
運行該示例使用前向驗證存儲在測試數據集上計算的 RMSE 分數。它們存儲在名為 _experiment_fixed.csv_ 的文件中,以供以后分析。打印分數摘要,如下所示。
結果表明,平均表現優于持久性模型,顯示測試 RMSE 為 109.565465,而持久性的洗發水銷售額為 136.761。
```py
results
count 10.000000
mean 109.565465
std 14.329646
min 95.357198
25% 99.870983
50% 104.864387
75% 113.553952
max 138.261929
```
接下來,我們將開始查看在前向驗證期間對模型進行更新的配置。
## 實驗:2 更新時期
在本實驗中,我們將模型擬合到所有訓練數據上,然后在前向驗證期間的每個預測之后更新模型。
然后,將用于在測試數據集中引出預測的每個測試模式添加到訓練數據集中,并更新模型。
在這種情況下,該模型在進行下一次預測之前適合額外的 2 個訓練時期。
使用與第一個實驗中使用的相同的代碼清單。代碼清單的更改如下所示。
```py
# Update LSTM model
def update_model(model, train, batch_size, updates):
X, y = train[:, 0:-1], train[:, -1]
X = X.reshape(X.shape[0], 1, X.shape[1])
for i in range(updates):
model.fit(X, y, nb_epoch=1, batch_size=batch_size, verbose=0, shuffle=False)
model.reset_states()
# run a repeated experiment
def experiment(repeats, series, updates):
# transform data to be stationary
raw_values = series.values
diff_values = difference(raw_values, 1)
# transform data to be supervised learning
supervised = timeseries_to_supervised(diff_values, 1)
supervised_values = supervised.values
# split data into train and test-sets
train, test = supervised_values[0:-12], supervised_values[-12:]
# transform the scale of the data
scaler, train_scaled, test_scaled = scale(train, test)
# run experiment
error_scores = list()
for r in range(repeats):
# fit the base model
lstm_model = fit_lstm(train_scaled, 1, 500, 1)
# forecast test dataset
train_copy = numpy.copy(train_scaled)
predictions = list()
for i in range(len(test_scaled)):
# update model
if i > 0:
update_model(lstm_model, train_copy, 1, updates)
# predict
X, y = test_scaled[i, 0:-1], test_scaled[i, -1]
yhat = forecast_lstm(lstm_model, 1, X)
# invert scaling
yhat = invert_scale(scaler, X, yhat)
# invert differencing
yhat = inverse_difference(raw_values, yhat, len(test_scaled)+1-i)
# store forecast
predictions.append(yhat)
# add to training set
train_copy = concatenate((train_copy, test_scaled[i,:].reshape(1, -1)))
# report performance
rmse = sqrt(mean_squared_error(raw_values[-12:], predictions))
print('%d) Test RMSE: %.3f' % (r+1, rmse))
error_scores.append(rmse)
return error_scores
# execute the experiment
def run():
# load dataset
series = read_csv('shampoo-sales.csv', header=0, parse_dates=[0], index_col=0, squeeze=True, date_parser=parser)
# experiment
repeats = 10
results = DataFrame()
# run experiment
updates = 2
results['results'] = experiment(repeats, series, updates)
# summarize results
print(results.describe())
# save results
results.to_csv('experiment_update_2.csv', index=False)
# entry point
run()
```
運行實驗將最終測試 RMSE 分數保存在“ _experiment_update_2.csv_ ”中,并打印結果的摘要統計信息,如下所示。
```py
results
count 10.000000
mean 99.566270
std 10.511337
min 87.771671
25% 93.925243
50% 97.903038
75% 101.213058
max 124.748746
```
## 實驗:5 更新時期
該實驗重復上述更新實驗,并在將每個測試模式添加到訓練數據集之后將模型訓練另外 5 個時期。
運行實驗將最終測試 RMSE 分數保存在“ _experiment_update_5.csv_ ”中,并打印結果的摘要統計信息,如下所示。
```py
results
count 10.000000
mean 101.094469
std 9.422711
min 91.642706
25% 94.593701
50% 98.954743
75% 104.998420
max 123.651985
```
## 實驗:10 個更新時期
該實驗重復上述更新實驗,并在將每個測試模式添加到訓練數據集之后將模型訓練另外 10 個時期。
運行實驗將最終測試 RMSE 分數保存在“ _experiment_update_10.csv_ ”中,并打印結果的摘要統計信息,如下所示。
```py
results
count 10.000000
mean 108.806418
std 21.707665
min 92.161703
25% 94.872009
50% 99.652295
75% 112.607260
max 159.921749
```
## 實驗:20 個更新時期
該實驗重復上述更新實驗,并在將每個測試模式添加到訓練數據集之后將模型訓練另外 20 個時期。
運行實驗將最終測試 RMSE 分數保存在“ _experiment_update_20.csv_ ”中,并打印結果的摘要統計信息,如下所示。
```py
results
count 10.000000
mean 112.070895
std 16.631902
min 96.822760
25% 101.790705
50% 103.380896
75% 119.479211
max 140.828410
```
## 實驗:50 更新時期
該實驗重復上述更新實驗,并在將每個測試模式添加到訓練數據集之后將模型訓練另外 50 個時期。
運行實驗將最終測試 RMSE 分數保存在“ _experiment_update_50.csv_ ”中,并打印結果的摘要統計信息,如下所示。
```py
results
count 10.000000
mean 110.721971
std 22.788192
min 93.362982
25% 96.833140
50% 98.411940
75% 123.793652
max 161.463289
```
## 結果比較
在本節中,我們比較了之前實驗中保存的結果。
我們加載每個保存的結果,使用描述性統計數據匯總結果,并使用 box 和 whisker 圖比較結果。
完整的代碼清單如下。
```py
from pandas import DataFrame
from pandas import read_csv
from matplotlib import pyplot
# load results into a dataframe
filenames = ['experiment_fixed.csv',
'experiment_update_2.csv', 'experiment_update_5.csv',
'experiment_update_10.csv', 'experiment_update_20.csv',
'experiment_update_50.csv']
results = DataFrame()
for name in filenames:
results[name[11:-4]] = read_csv(name, header=0)
# describe all results
print(results.describe())
# box and whisker plot
results.boxplot()
pyplot.show()
```
首先運行該示例計算并打印每個實驗結果的描述性統計數據。
如果我們看一下平均表現,我們可以看到固定模型提供了良好的表現基線,但我們發現適度數量的更新時期(20 和 50)平均會產生更差的測試集 RMSE。
我們看到少數更新時期導致更好的整體測試集表現,特別是 2 個時期,接著是 5 個時期。這是令人鼓舞的。
```py
fixed update_2 update_5 update_10 update_20 update_50
count 10.000000 10.000000 10.000000 10.000000 10.000000 10.000000
mean 109.565465 99.566270 101.094469 108.806418 112.070895 110.721971
std 14.329646 10.511337 9.422711 21.707665 16.631902 22.788192
min 95.357198 87.771671 91.642706 92.161703 96.822760 93.362982
25% 99.870983 93.925243 94.593701 94.872009 101.790705 96.833140
50% 104.864387 97.903038 98.954743 99.652295 103.380896 98.411940
75% 113.553952 101.213058 104.998420 112.607260 119.479211 123.793652
max 138.261929 124.748746 123.651985 159.921749 140.828410 161.463289
```
還創建了一個盒子和須狀圖,用于比較每個實驗的測試 RMSE 結果的分布。
該圖突出顯示了每個實驗的中位數(綠線)以及中間 50%的數據(框)。該圖描述了與平均表現相同的故事,表明少數訓練時期(2 或 5 個時期)導致最佳的整體測試 RMSE。
該圖顯示測試 RMSE 上升,因為更新次數增加到 20 個時期,然后再次下降 50 個時期。這可能是改進模型(11 * 50 時期)或少量重復(10)的人工制品的重要進一步訓練的標志。

Box 和 Whisker Plots 比較更新時期的數量
重要的是要指出這些結果特定于模型配置和此數據集。
雖然這些實驗確實為您自己的預測建模問題執行類似的實驗提供了框架,但很難將這些結果概括為超出此具體示例。
### 擴展
本節列出了本節中有關實驗擴展的建議。
* **統計顯著性檢驗**。我們可以計算成對統計顯著性檢驗,例如學生 t 檢驗,以查看結果群體中均值之間的差異是否具有統計學意義。
* **更多重復**。我們可以將重復次數從 10 增加到 30,100 或更多,以使結果更加穩健。
* **更多時代**。基礎 LSTM 模型僅適用于 500 個具有在線訓練的時期,并且相信額外的訓練時期將導致更準確的基線模型。減少了時期的數量以減少實驗運行時間。
* **與更多 Epochs** 比較。更新模型的實驗結果應直接與固定模型的實驗進行比較,固定模型使用相同數量的總體時期來查看是否將額外的測試模式添加到訓練數據集中會產生明顯的差異。例如,可以將每個測試模式的 2 個更新時期與針對 500 +(12-1)* 2)或 522 個時期訓練的固定模型進行比較,更新模型 5 與適合 500 +(12-1)的固定模型進行比較)* 5)或 555 個時代,依此類推。
* **全新模型**。在將每個測試模式添加到訓練數據集后,添加一個適合新模型的實驗。這是嘗試過的,但延長的運行時間阻止了在完成本教程之前收集結果。預計這將提供與更新和固定模型的有趣比較點。
你有沒有探索過這些擴展?
在評論中報告您的結果;我很想聽聽你發現了什么。
## 摘要
在本教程中,您了解了如何更新 LSTM 網絡,因為新數據可用于 Python 中的時間序列預測。
具體來說,你學到了:
* 如何設計一套系統的實驗來探索更新 LSTM 模型的效果。
* 如何在新數據可用時更新 LSTM 模型。
* 對 LSTM 模型的更新可以產生更有效的預測模型,但是需要仔細校準預測問題。
你有任何問題嗎?
在下面的評論中提出您的問題,我會盡力回答。
- Machine Learning Mastery 應用機器學習教程
- 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
- 如何為機器學習準備數據
- 如何減少最終機器學習模型中的方差
- 如何使用機器學習結果
- 如何解決像數據科學家這樣的問題
- 通過數據預處理提高模型精度
- 處理機器學習的大數據文件的7種方法
- 建立機器學習系統的經驗教訓
- 如何使用機器學習清單可靠地獲得準確的預測(即使您是初學者)
- 機器學習模型運行期間要做什么
- 機器學習表現改進備忘單
- 來自世界級從業者的機器學習技巧:Phil Brierley
- 模型預測精度與機器學習中的解釋
- 競爭機器學習的模型選擇技巧
- 機器學習需要多少訓練數據?
- 如何系統地規劃和運行機器學習實驗
- 應用機器學習過程
- 默認情況下可重現的機器學習結果
- 10個實踐應用機器學習的標準數據集
- 簡單的三步法到最佳機器學習算法
- 打擊機器學習數據集中不平衡類的8種策略
- 模型表現不匹配問題(以及如何處理)
- 黑箱機器學習的誘惑陷阱
- 如何培養最終的機器學習模型
- 使用探索性數據分析了解您的問題并獲得更好的結果
- 什么是數據挖掘和KDD
- 為什么One-Hot在機器學習中編碼數據?
- 為什么你應該在你的機器學習問題上進行抽樣檢查算法
- 所以,你正在研究機器學習問題......
- Machine Learning Mastery Keras 深度學習教程
- Keras 中神經網絡模型的 5 步生命周期
- 在 Python 迷你課程中應用深度學習
- Keras 深度學習庫的二元分類教程
- 如何用 Keras 構建多層感知器神經網絡模型
- 如何在 Keras 中檢查深度學習模型
- 10 個用于 Amazon Web Services 深度學習的命令行秘籍
- 機器學習卷積神經網絡的速成課程
- 如何在 Python 中使用 Keras 進行深度學習的度量
- 深度學習書籍
- 深度學習課程
- 你所知道的深度學習是一種謊言
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- Keras 深度學習庫的多類分類教程
- 多層感知器神經網絡速成課程
- 基于卷積神經網絡的 Keras 深度學習庫中的目標識別
- 流行的深度學習庫
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