时间序列模型参数问题

Question

我在网上读过很多关于参数[samples，timesteps，features]的资源。我想澄清两件事：

1. 我看到了一些例子，我不知道为什么要以这样或那样的方式选择它们。例如，这里https://machinelearningmastery.com/use-different-batch-sizes-training-predicting-python-keras/(顺便说一句，资源丰富(，作者选择了两个序列作为2个特征

   1  0.1  0.0
   2  0.2  0.1
   3  0.3  0.2
   4  0.4  0.3
   5  0.5  0.4
   6  0.6  0.5
   7  0.7  0.6
   8  0.8  0.7
   9  0.9  0.8
   

然而，我不明白为什么它们不是具有1个特征和9个时间步长的两个样本，这是一样的吗？

2. 假设我有一个包含50行9列的数据帧(这将是功能fet1，…，fet9(。但是，它们实际上是三天的三胞胎，所以实际上序列有点像day1_fet1, day1_fet2, day1_fet3, day2_fet1,....,day3_fet3)和一个目标列(即多对一情况(。我试图重新塑造，使新的行是

   day1_fet1, day1_fet2, day1_fet3
   day2_fet1 etc....
   

这样timesteps=3和features=3(我希望任何一组3行0-2、3-5等都是示例(。

这听起来可以吗？如果我将所有9个功能都放在同一行，会发生什么？这可能吗？谢谢

Answer 1

好吧，这完全取决于您期望的模型输出。通常，只有每个时间戳的特征应该在该行中。

我假设在您的示例中，第二行从第4天的数据开始。因此，为每个时间戳设置单独的行更有意义。但是，当每行有3天时，您也可以测试模型。在这种情况下，每个预测步骤预测3天的数据。