共享自行车需求预测学习记录

基于长短期记忆网络（LSTM）模型

（译）理解长短期记忆(LSTM) 神经网络 - 知乎 (zhihu.com)

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Tensorflow 2.0 最新版(2.4.1) 安装教程_ZSYL的博客-CSDN博客_pip安装tensorflow2.0

首先呢这篇博客讲的非常清楚，我就主要把我遇到的一些问题记录下来

【数据竞赛】基于LSTM模型实现共享自行车需求预测_风度78的博客-CSDN博客

第一步安装需要的各种包，在学习过程中会出现各种问题，遇到的问题大概率是包的安装版本不对，耐心检查即可

其次数据读取，理解给出的数据含义，然后进行特征工程，目的是整理成方便提取的信息

利用matplotlib和seaborn展示出多个维度下的可视化化效果

然后运用sklearn进行数据预处理，随后运用LSTM建模

探索在不同的Epoch下均方差的大小

 将测试集转变后的值和基于模型的预测值进行绘图比较

 将测试集的真实值和预测值进行对比，通过两个指标来进行评估

rmse is :  1323.3921507348634
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r2_score is :  -0.4265012920181561

 两个b站讲解的视频

57 长短期记忆网络（LSTM）【动手学深度学习v2】_哔哩哔哩_bilibili

 LSTM长短期记忆网络， 3D模型一目了然，带你领略算法背后的逻辑_哔哩哔哩_bilibili

 下面是两个评估指标