我正在训练一个具有4天回顾和4天未来预测的模型。过去的4天将作为接下来几天的一个功能。
在这种情况下，如果我有x_test作为[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]和y_test[[0.1,0.2,0.3,0.4],[0.5,0.6,0.7,0.8]]
如果我们做一个model.predict(x_test[0])，结果y(hat)我们需要与y[1].比较
那么model.evaluate()是如何进行比较的呢?如果我们比较y(hat)[0]和y[0]，它是错误的，对吗?
正如你提到的，如果我们给出连续几天的值，那么我们可以使用第二组4个值来评估第一组4个值的模型预测。[它被称为滚动窗口验证方法]
但是，由于您的数据集是输入-[前4个值]/标签-[后4个值]的形式，这里我们不需要用y[1]来评估x_test[0]的结果，因为x_test[0]的实际y值在y[0]中。