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解码LSTM 单特征动态预测精细解析与实战演示
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划分训练集验证集 最后12行数据为验证集 如果是多中心,就把两个中心合而为1,记录第二个中心的行数 # 将我们的训练数据转换为序列和相应的标签 可以使用任何序列长度,这取决于生存时间或者随访时间。由于我们有每月的数据且一年有12个月,因此使用序列长度为12。如果我们有每日数据,则更好的序列长度将是365,即一年中的天数。 train_window = 12 这就是滑动窗口 故共包含120个项目 训练集包含132个元素,但序列长度为12,这意味着第一个序列由前12个项目组成,而第13个项目是第一个序列的标签 序列1:也就是1-12,13是被预测值(13又会加入下一次预测) 序列2:也就是2-13,14是被预测值(14又会加入下一次预测) 序列3:也就是3-14,15是被预测值 以此类推 #input_size=1是因为每个月,肿瘤的体积只有1个值 #hidden_layer_size:指定隐藏层的数量以及每层神经元的数量。我们将有一个100个神经元的隐藏层 #想增加层数:num_layers=1,自己填数字 #output_size:输出中项目的数量,由于我们想要预测未来1个月的肿瘤体积,因此输出大小将为1 self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_layer_size, num_layers=2) 所以训练的时候 torch.zeros(2, 1, model.hidden_layer_size), torch.zeros(2, 1, model.hidden_layer_size) 如果num_layers=3,则 torch.zeros(3, 1, model.hidden_layer_size), torch.zeros(3, 1, model.hidden_layer_size) 以此类推,num_layers=几,下面就该是几 这样是为了让隐藏状态和单元状态的初始化就与你的LSTM模型的层数匹配 epochs = 150 if i%10 == 1: 25变成10,则每10个循环总结一次 R2越大越好,而MAE、RMSE和MAPE则是越小越好。 由于预测值被归一化。我们需要将归一化后的预测值转换为实际预测值,反向归一化
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