我成功地复制了教程中的代码，并实现了一个基本的LSTM网络来预测股价。教程在这里：https://www.thepythoncode.com/article/stock-price-prediction-in-python-using-tensorflow-2-and-keras
在添加额外的功能列时，我并没有改进模型，所以我尝试了一些非常基本的东西，试图更好地了解正在发生的事情。
假设特征列为["日期"、"价格"、"数量"]然后我添加了一个附加的特征列"；nextDayPrice"；与来自"；下一行"；。
显然，如果使用"；股票价格预测模型"；，但我想测试一下，看看模型的准确性是否接近100%(正如我所期望的那样(
假设其中一个输入是第二天的确切价格(不实用(，模型的准确性难道不应该接近100%吗？
该型号似乎没有改进。我是不是遗漏了什么？
您需要向模型添加另一个输入。仅仅将特性添加到数据集是不够的。
如果标签与输入相同，则准确度应为100%。