LSTMs in der Zeitreihenanalyse

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Questions and Answers

Worin liegt der Vorteil von LSTMs gegenüber Standard-RNNs?

bei Aufgaben, die nur Kurzzeitabhängigkeiten in den Daten erfordern

bei Aufgaben, die keine Abhängigkeiten in den Daten erfordern

bei Aufgaben, die sowohl Langzeit- als auch Kurzzeitabhängigkeiten in den Daten erfordern

bei Aufgaben, die Langzeitabhängigkeiten in den Daten erfordern (correct)

Welche Bibliothek wird für die Timeseries-Generierung verwendet?

keras

numpy

TimeseriesGenerator (correct)

pandas

Wie werden die Daten für das Modell vorbereitet?

Einlesen der Daten, Auswählen der relevanten Features und Zusammenführen aller Daten

Einlesen der Daten, Visualisieren der Daten und Splitting in Trainings- und Testdaten

Einlesen der Daten, Visualisieren der Daten und Zusammenführen aller Daten

Einlesen der Daten, Auswählen der relevanten Features und Splitting in Trainings- und Testdaten (correct)

Was ist das Ziel von Supervised Learning bei Zeitreihendaten?

Das Erstellen von Modellen, die zukünftige Werte vorhersagen Signup and view all the answers

Welches der folgenden ist ein Beispiel für eine Anwendung von LSTM-Netzen?

Zeitreeihenprognosen Signup and view all the answers

Wie werden die Daten für die Visualisierung vorbereitet?

Einlesen der Daten und Umwandeln des Datums in ein bestimmtes Format Signup and view all the answers

Welche Bibliothek wird für die Erstellung von interaktiven Graphiken verwendet?

plotly Signup and view all the answers

Was geschieht bei der Aufbereitung von Zeitreihendaten?

Die Daten werden in verschiedenen Schritten aufbereitet Signup and view all the answers

Was misst der MSE?

Die durchschnittlichen quadratischen Abweichungen zwischen den vorhergesagten und den tatsächlichen Werten Signup and view all the answers

Was ist der Zweck der ReLU-Aktivierungsfunktion?

Die Einführung von Nichtlinearitäten Signup and view all the answers

Was wird in einem Fully Connected Layer durchgeführt?

Eine lineare Kombination der Eingaben Signup and view all the answers

Was ist der Zweck der Methode fit?

Das Trainieren eines Modells Signup and view all the answers

Was wird durch die reshape-Methode erreicht?

Eine Umgestaltung der Daten Signup and view all the answers

Was wird durch die TimeseriesGenerator-Klasse erreicht?

Eine Verarbeitung von Zeitreihendaten Signup and view all the answers

Was ist der Zweck der LSTM-Architektur?

Die Verarbeitung von Zeitreihendaten Signup and view all the answers

Was wird durch den Split-Prozess erreicht?

Eine Aufteilung der Daten in Trainings- und Testdaten Signup and view all the answers

Was wird durch die to_datetime-Methode erreicht?

Eine Umwandlung von Daten in ein Datum-Format Signup and view all the answers

Was wird durch die plotly.graph_objs-Klasse erreicht?

Eine Visualisierung von Daten Signup and view all the answers

Was gibt der Look back an?

Die Anzahl der vorangegangenen Schlusskurse, die wir uns ansehen, um den Schlusskurs für morgen zu prädiktieren. Signup and view all the answers

Was generieren wir, wenn wir den Look back auf 2 gesetzt haben?

Ein Datensatz mit zwei Features und einem Label. Signup and view all the answers

Wie teilen wir die Daten auf?

In Trainings- und Testdaten in einem 80/20 Verhältnis. Signup and view all the answers

Was ist der Zweck des TimeSeriesGenerator von Keras?

Um den Datensatz in das entsprechende Format umzuwandeln. Signup and view all the answers

Was ist der Mean Squared Error (MSE)?

Eine Performance-Metrik, die die Güte eines Modells beurteilen kann. Signup and view all the answers

Wie können wir die Güte eines Modells beurteilen?

Mit verschiedenen Performance-Metriken, wie Accuracy, F1 und Mean Squared Error (MSE). Signup and view all the answers

Was ist der Zweck des LSTM-Modells?

Um den Schlusskurs für morgen vorherzusagen. Signup and view all the answers

Was bedeutet der Wert von 15 für den Look back?

Wir schauen uns den Schlusskurs von den letzten 15 Tagen an. Signup and view all the answers

Study Notes

LSTMs und ihre Anwendung

LSTMs sind leistungsfähiger als Standard-RNNs bei Aufgaben, die Langzeitabhängigkeiten in den Daten erfordern, wie z.B. maschinelle Übersetzung, Sprachmodellierung und Zeitreihenprognosen.

Schritt 1: Bibliotheken importieren

Importieren der Bibliotheken: pandas, numpy, keras, tensorflow, TimeseriesGenerator, plotly.graph_objs

Schritt 2: Daten einlesen, auswählen und visualisieren

Einlesen der Daten: pd.read_csv('/content/GOOG.csv')
Auswahl der relevanten Features: Datum und Schlusskurs
Visualisierung der Daten mit plotly: interaktive Graphiken

Schritt 3: Aufteilen der Daten in Trainings- und Testdaten

Aufteilen der Daten in Trainings- und Testdaten im Verhältnis 80/20
Konvertierung der Daten in das entsprechende Format für die Verwendung in einem LSTM-Modell

Schritt 4: Das LSTM trainieren und auswerten

Initialisieren des sequenziellen Modells: Sequential()
Hinzufügen einer LSTM-Schicht: LSTM(10, activation='relu', input_shape=(look_back,1))
Hinzufügen eines Fully Connected Layers: Dense(1)
Konfiguration von Optimizer und Verlustfunktion: adam, mse
Trainieren des Modells: model.fit(train_generator, epochs=num_epochs, verbose=1)
Vorhersagen für die Testdaten: model.predict(test_generator)
Visualisierung der Ausgangsdaten, Vorhersagen und Ground Truth

Anwendungsbeispiele

Vorhersage von Aktienkursen: Beispiel Google Stock
Vorhersage von Fluggastzahlen: Beispiel airline-passengers.csv

TimeSeriesGenerator

Definieren eines Look back: Anzahl der vorangegangenen Schlusskurse, die zur Vorhersage des aktuellen Schlusskurses verwendet werden
Erstellen eines TimeSeriesGenerators: TimeseriesGenerator(close_train, close_train, length=look_back, batch_size=1)

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Description

Lernen Sie, wie LSTMs in der Zeitreihenanalyse eingesetzt werden, um Langzeitabhängigkeiten in den Daten zu erfassen. Dies umfasst Anwendungen wie maschinelle Übersetzung, Sprachmodellierung und Zeitreihenprognosen.