rnn/lstm 项目实战

tip:本项目用到的数据和代码在https://pan.baidu.com/s/1Cw6OSSWJevSv7T1ouk4B6Q?pwd=z6w2

1. RNN : 预测股价

任务：基于zgpa_train.csv数据,建立RNN模型,预测股价

1.完成数据预处理，将序列数据转化为可用于RNN输入的数据

2.对新数据zgpa_test.csv进行预测，可视化结果

3.存储预测结果，并观察局部预测结果

备注：模型结构：单层RNN，输出有5个神经元，每次使用前8个数据预测第9个数据

1.1 数据准备

下面是一个预测股票的一个项目实战。

任务：基于zgpa_train.csv数据,建立RNN模型,预测股价

1.完成数据预处理，将序列数据转化为可用于RNN输入的数据

2.对新数据zgpa_test.csv进行预测，可视化结果

3.存储预测结果，并观察局部预测结果

备注：模型结构：单层RNN，输出有5个神经元，每次使用前8个数据预测第9个数据。

数据内容大致如下：

开始项目，代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.read_csv('zgpa_train.csv')
data.head()# 加载收盘价
price = data.loc[:, 'close']
price.head()# 归一化处理
price_norm = price/max(price)
print(price_norm)# 归一化之前的数据可视化
%matplotlib inline
from matplotlib import pyplot as plt
fig1 = plt.figure(figsize=(8,5))
plt.plot(price)
plt.title('close_price')  # 归一化之前的数据
plt.xlabel('time')
plt.ylabel('price')
plt.show()

%matplotlib inline的作用：

%matplotlib inline 是一个 IPython 魔法命令，用于在 Jupyter Notebook 中将 matplotlib 绘图直接嵌入到输出单元中。这样可以使绘图在 Notebook 中显示，而无需调用 plt.show() 方法。此外，它可以确保每次执行绘图代码时，图形都能在相应的输出单元显示，而不是在外部窗口中弹出。

inline：表示图像“在线”显示，意思是在 Jupyter Notebook 的输出单元中直接显示图像，而不是在单独的窗口中弹出。

# 对 X 与 y 进行赋值
# 定义方法去提取 X 与 y
def extract_data(data, time_step):X = []  # listy = []  # list# 例如，10个样本；time_step=8；# 第一组样本，0,1,2,...7# 第二组样本，1,2,3,...8# 第三组样本，2,3,4,...9# 共有2组样本可供观测for i in range(len(data)-time_step):X.append([a for a in data[i:i+time_step]])y.append(data[i+time_step])X = np.array(X)X = X.reshape(X.shape[0], X.shape[1], 1)return X, y

上面是设计数组X、y的函数，即X是因，y是果，用X的一个数组得到y的一个对应值；这里把X处理成了最后一个维度只有一个元素的维度，即X.shape =（*,*,...,1)。

# 定义 X 与 y
time_step = 8
X, y = extract_data(price_norm, time_step)
print(X.shape) # 723个样本，每个样本有8个数据，每个样本对应1个单独数值，（723,8,1）
print(X[0, :, :]) # 第一个样本数据

这里使用刚才的函数，提供data和time_step，创建出X，y。

jupyter里可以不需要用那么多print，直接在单元格输入X.shape，X[0]就能得到相应的结果。

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1.2 模型建立

下面是建立模型的主要代码，这段代码使用 Keras 构建了一个简单的 循环神经网络（RNN）模型，它适合用于 回归任务。以下是代码中各个步骤的解释：：

from keras.models import Sequential        
from keras.layers import Dense, SimpleRNN  # 引入层相关,输出层与 RNN 层model = Sequential() # 创建实例
model.add(SimpleRNN(units=5, input_shape=(time_step, 1), activation='relu')) # RNN 层
model.add(Dense(units=1, activation='linear')) # 输出层，回归任务直接使用 linear 激活函数
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error') # 回归使用mse评测
model.summary()

逐步解析代码：

1. 导入模块

from keras.models import Sequential        
from keras.layers import Dense, SimpleRNN

Sequential：用于构建 Keras 的顺序模型，可以按顺序堆叠各层。
Dense 和 SimpleRNN：分别代表全连接层和简单循环神经网络（RNN）层。

2. 创建模型实例

model = Sequential()

使用 Sequential() 创建一个顺序模型实例 model，可以层层堆叠神经网络层。

3. 添加 SimpleRNN 层

model.add(SimpleRNN(units=5, input_shape=(time_step, 1), activation='relu'))

SimpleRNN：一种简单的循环神经网络层。
units=5：表示 RNN 层有 5 个隐藏单元（Hidden Units）。
input_shape=(time_step, 1)：输入的形状。假设时间步为 time_step，每步有一个特征。
activation='relu'：使用 ReLU 激活函数。

1. 这一步就对应理论部分的由x到h，这里 units=5 表示 RNN 层有 5 个隐藏单元h，每个单元可以理解为负责捕捉某一方面的特征，这些单元共同作用，从输入数据中提取序列信息，并将提取到的特征传递到下一层或输出层。在这个RNN 模型中，每个时间步都会产生 5 个隐藏单元的输出。

隐藏单元越多，模型能够捕捉的特征就越多，模型也会更复杂，适合处理高维和复杂数据。

2. input_shape=(time_step, 1)：说明输入序列的长度和每个时间步的特征数量，用来告诉模型输入数据的形状。这里的特征指的是，描述了每个时间步的输入信息量，比如传感器数据流中每个时间步可能有多个传感器特征（例如温度、湿度、压力等）。这个模型只用到了一个特征，即close收盘价，对应之前数据准备只取了那一列。

3. activation='relu'：指定了隐藏状态计算中的激活函数，即计算由x到h的激活函数。

4. 添加 Dense 输出层

model.add(Dense(units=1, activation='linear'))

是在给模型添加一个 全连接层（Dense 层），该层有如下配置：
units=1：表示该层包含一个神经元，输出为一个值。对于回归任务（例如预测一个连续值），输出层通常只需一个神经元，因为只需输出一个预测结果。
activation='linear'：激活函数设置为 linear，即线性激活函数。线性激活函数的作用是直接输出该层计算的值，不做任何非线性变换，这非常适合回归任务，因为回归问题中预测的目标值是连续的，需要直接输出真实值的估计。

即上面的隐藏状态h到这里的y，一个时间步对应只有一个y的输出，具体来说就是一个时间步里，刚才得到的5个隐藏状态h到输出的y，用到的激活函数是 linear。

5. 编译模型

model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

optimizer='adam'：使用 Adam 优化器，适合多种神经网络优化。
loss='mean_squared_error'：使用均方误差（MSE）作为损失函数，MSE 常用于回归问题评估模型预测的误差。

Adam 是一种自适应优化算法，具有以下特点：

自适应学习率：Adam 会为每个参数动态调整学习率，使得每个参数都能有合适的更新步长。
结合动量和 RMSProp 的优势：Adam 使用动量（Momentum）来平滑梯度的更新，同时利用 RMSProp 的方法来控制梯度的变化幅度，从而加速收敛。

6. 模型结构总结

model.summary()

输出模型的层次结构、参数数量等信息，便于了解模型的总体结构和参数情况。

总结

该模型是一个用于回归任务的简单 RNN 模型，包含一个 RNN 层和一个全连接输出层。
使用 ReLU 激活函数在隐藏层，线性激活函数在输出层，以适应回归任务。

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1.3 模型层数介绍

在深度学习模型中，层数概念指的是网络结构中的不同计算层，它们共同完成数据的逐步抽象和特征提取。一般来说，一个模型的层可以分为 输入层、隐藏层 和 输出层。这些层共同构成了模型的数据流动路径和特征提取结构。

(1). 输入层

作用：接收输入数据并将其传递给模型的第一层。输入层本身不进行任何计算操作，仅定义输入数据的形状。
表示方式：在 Keras 中，输入层是通过指定第一层的 input_shape 参数来隐式定义的，不会单独显示在 model.summary() 中。
例子：在你的模型中，input_shape=(time_step, 1) 就定义了输入层，表示输入数据是一个具有 time_step 个时间步且每个时间步有 1 个特征的序列。

(2). 隐藏层

作用：模型中真正进行特征提取、模式识别和学习的层。隐藏层可以是各种类型的神经网络层，例如全连接层（Dense）、卷积层（Conv2D）、循环层（SimpleRNN、LSTM）等。
数量和类型：一个模型可以有多个隐藏层，这些层负责将输入数据逐步转换为更高层次的特征。
例子：在你的模型中，SimpleRNN 层就是一个隐藏层。它接受输入数据的时间序列，并通过 5 个隐藏单元来提取时序特征。

(3). 输出层

作用：生成最终的模型输出。输出层的形状和激活函数通常根据具体任务（如分类或回归）进行设置。
设置：输出层通常是一个全连接层（Dense），其单元数量和激活函数会根据任务调整。例如，分类任务会使用 softmax 激活函数，而回归任务则使用 linear 激活函数。
例子：在你的模型中，Dense(units=1, activation='linear') 是输出层，用于回归任务，输出一个连续值。

在深度学习模型中，层数包括输入层（逻辑上存在）、隐藏层（特征提取层）和输出层（生成预测结果）。在大多数框架中，输入层是隐式的，所以模型的“层数”通常只统计显式的隐藏层和输出层。

Dense 层可以同时作为 隐藏层 和 输出层，它的角色取决于其在模型中的位置和任务。

作为隐藏层：如果 Dense 层在模型的中间部分，用于进一步处理和转换特征，那么它就是隐藏层。例如，在一个深层神经网络中，前几层 Dense 层可以作为隐藏层，以提取输入数据的特征。
作为输出层：如果 Dense 层是模型的最后一层，用于生成最终的输出（如分类概率或回归值），那么它就是输出层。例如，在分类任务中，最后一个 Dense 层通常会使用 softmax 激活函数作为输出层；在回归任务中，通常使用 linear 激活函数作为输出层。

上面提到的模型有 2 个显式的计算层（SimpleRNN 和 Dense）：

输入层（隐式）：指定输入的形状 (time_step, 1)，传入 SimpleRNN 层。
SimpleRNN 层：接收输入数据并生成 5 个隐藏状态的输出，作为时序特征。
Dense 输出层：接收 5 维的隐藏状态，将它转化为一个数值输出，用于回归任务。

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1.4 训练模型

# 训练模型
model.fit(X, np.array(y), batch_size = 30, epochs = 200)

这一步使用 fit() 方法来训练模型，参数说明如下：

X：训练数据的输入特征。
y：训练数据的标签（目标值），这里先转换为 NumPy 数组 np.array(y)。
batch_size=30：批量大小，每次更新模型权重时使用 30 个样本的数据，这样可以加快训练速度。
epochs=200：训练的轮数，将整个数据集训练 200 次，模型会在每个 epoch 后更新权重以逐步优化性能。

在训练过程中，模型会通过前向传播计算预测结果，通过反向传播调整权重，逐步减小预测值与真实值之间的误差。

在训练模型时，使用批量大小（batch_size=30）而不是全部样本进行权重更新，主要是为了在效率和性能上做出平衡。选择 batch_size=30，可以加快训练速度、减少内存占用，同时还可以引入一定的随机性，使得训练过程更稳定，减少陷入局部最优的风险。

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1.5 基于训练数据做预测


# 基于训练数据做预测
y_train_predict = model.predict(X)*max(price) # 预测结果：去除归一化
y_train = [i * max(price) for i in y] # 训练数据真实结果

这部分代码进行基于训练数据的预测，并将预测结果“去归一化”，即将预测值和真实值还原到原始价格范围。详细说明如下：

y_train_predict：使用 model.predict(X) 基于训练数据 X 进行预测，得到归一化状态下的预测结果。之后通过 * max(price) 将预测结果恢复到原始数据范围，因为在数据预处理时可能将 price 归一化过，所以这里乘以 max(price) 还原到真实价格范围。
y_train：真实的训练数据 y 也被还原到原始数据范围。代码 [i * max(price) for i in y] 中，将归一化状态下的 y 乘以 max(price)，以得到真实的训练数据价格。

tip：model.predict(X) 的详细过程

前向传播：predict() 方法会将输入数据 X 逐层传递，通过网络结构中的每一层（如 RNN 层、Dense 层），并应用层中的权重和激活函数计算输出。
生成预测值：经过前向传播后，predict() 会输出每个输入样本的预测结果。这些结果的形状取决于模型的输出层结构。在你的模型中，输出层是一个 Dense 层，有一个神经元，所以 predict() 将返回每个输入样本的单一预测值。

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1.6 展示真实值和预测值

fig2 = plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.plot(y_train, label='real price')
plt.plot(y_train_predict, label='predict price')
plt.title('close_price')  # 归一化之前的数据
plt.xlabel('time')
plt.ylabel('price')
plt.legend()
plt.show()

1.7 对测试数据进行预测

最后把测试数据放到刚才训练的模型，得到相应的预测值。

现预处理数据

# 对测试数据进行预测
data_test = pd.read_csv('zgpa_test.csv')
data_test.head()
price_test = data_test.loc[:, 'close']
price_test.head()# extract X_test and y_test
price_test_norm = price_test/max(price)
X_test_norm, y_test_norm = extract_data(price_test_norm, time_step)
print(X_test_norm.shape, len(y_test_norm))

拿训练好的模型，做预测，并画图做对比，比较预测值和真实值：

# make prediction based on the test data
y_test_predict = model.predict(X_test_norm)*max(price)
y_test = [i*max(price) for i in y_test_norm]fig3 = plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.plot(y_test, label='real price_test')
plt.plot(y_test_predict, label='predict price_test')
plt.title('close_price')  # 归一化之前的数据
plt.xlabel('time')
plt.ylabel('price')
plt.legend() # 展示图例
plt.show()

把预测的数据存储起来：

# 存储数据
result_y_test = np.array(y_test).reshape(-1, 1) # 若干行，1列
result_y_test_predict = y_test_predict
print(result_y_test.shape, result_y_test_predict.shape)
result = np.concatenate((result_y_test, result_y_test_predict), axis=1)
print(result.shape)
result = pd.DataFrame(result, columns=['real_price_test', 'predict_price_test'])
result.to_csv('zgpa_predict_test.csv')

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1.8 pandas的一点知识点

(1) -1在reshape的应用

这里提到了reshape(-1)，那就讲一下其作用。在 reshape 中只能有一个 -1。如果有多个 -1，NumPy 无法确定数组的形状。当使用 -1 作为 reshape() 参数中的某个维度时，NumPy 会根据数组的总元素数量和指定的其他维度，自动计算 -1 所在维度的大小。举几个例子：

单独一个-1，将数组展平为一维数组。不论原数组的形状是什么，reshape(-1) 会将其拉平成一个一维向量。

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
arr_reshaped = arr.reshape(-1)
print(arr_reshaped)[1 2 3 4 5 6]

下面将数组转换为二维数组，其中有多行（具体行数由原数组长度决定），每行只有 1 列。-1 表示行数由系统自动计算，而 1 则指定了列数为 1。

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
arr_reshaped = arr.reshape(-1, 1)
print(arr_reshaped)[[1][2][3][4][5][6]]

reshape(3, -1) 告诉 NumPy 重新将数组的形状调整为 3 行，而列数（-1）则由 NumPy 自动计算为 4，以确保元素总数（3x4=12）不变。

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])arr_reshaped = arr.reshape(3, -1)
print(arr_reshaped)[[ 1  2  3  4][ 5  6  7  8][ 9 10 11 12]]

(2) numpy中concatenate的应用

把两个长度为n的一维array合并成一个二维shape为(n,2)的array，可以用以下两个方法：

1. 先把一维array用方法reshape(-1,1)，转化成[[1][2][3][4][5][6]]，这种格式，然后指定axis=1，在里面那层进行合并。

# 将一维数组转换为二维数组，每个数组为一列
# a = np.array([1,2,3,4,5])a1 = a.reshape(-1, 1)
b1 = b.reshape(-1, 1)# 按列方向（axis=1）合并成一个二维数组
result = np.concatenate((a1, b1), axis=1)

2. 或者直接使用np.column_stack()。

result2 = np.column_stack((a,b))

1.9 总结

这个股票预测rnn模型的局限性：预测结果比实际结果趋势变化较慢。

如上图所示，实际数据已经开始上升了，而预测的数据还在下降，并在下一个时间点上才开始上升。

2. LSTM：预测序列文字

任务：基于 flare 文本数据，建立 LSTM 模型，预测序列文字

1.完成数据预处理，将文字序列数据转化为可用于LSTM输入的数据

2.查看文字数据预处理后的数据结构，并进行数据分离操作

3.针对字符串输入（" flare is a teacher in ai industry. He obtained his phd in Australia."），预测其对应的后续字符

备注：模型结构：单层LSTM，输出有20个神经元：每次使用前20个字符预测第21个字符

2.1 数据预处理

加载文本数据，把换行符和制表符替换成空格。

# load the data
data = open('flare').read()
data = data.replace('\n','').replace('\r', '') # 替换换行符
print(data)

用set函数对字符数据进行处理，得到去重后的字符。

# 字符去重处理
letters = list(set(data))
print(letters)
num_letters = len(letters)
print(num_letters)           # 进行独热数值编码，23行1列的数组#['A', 'o', 'c', 'h', 'l', 'm', 'p', '.', 's', 'S', ' ', 't', 'n', 'H', 'e', 'b', 'd', 'a', 'u', 'f', 'y', 'r', 'i']
23

利用for循环加上enumerate函数配合得到由序号、字符组成的字典。

# 建立字典
# int to char
int_to_char = {a:b for a,b in enumerate(letters)}
print(int_to_char)
# char to int
char_to_int = {b:a for a,b in enumerate(letters)}
print(char_to_int){0: 'A', 1: 'o', 2: 'c', 3: 'h', 4: 'l', 5: 'm', 6: 'p', 7: '.', 8: 's', 9: 'S', 10: ' ', 11: 't', 12: 'n', 13: 'H', 14: 'e', 15: 'b', 16: 'd', 17: 'a', 18: 'u', 19: 'f', 20: 'y', 21: 'r', 22: 'i'}
{'A': 0, 'o': 1, 'c': 2, 'h': 3, 'l': 4, 'm': 5, 'p': 6, '.': 7, 's': 8, 'S': 9, ' ': 10, 't': 11, 'n': 12, 'H': 13, 'e': 14, 'b': 15, 'd': 16, 'a': 17, 'u': 18, 'f': 19, 'y': 20, 'r': 21, 'i': 22}

设置time_step = 20，即用连续的20个字符预测第21个字符。

2.1.1 构建数据处理函数

然后构建能得到训练数据X、y的函数。

# time_step
time_step = 20# 数据预处理
import numpy as np
from tensorflow.keras.utils import to_categorical # 库发生了迁移# 滑动窗口提取数据
def extract_data(data, slide):x = []y = []for i in range(len(data) - slide):x.append([a for a in data[i : i + slide]])y.append(data[i+slide])return x,y# 字符到数字的批量转化
def char_to_int_Data(x, y, chat_to_int):x_to_int = []y_to_int = []for i in range(len(x)):x_to_int.append([char_to_int[char] for char in x[i]])y_to_int.append([char_to_int[char] for char in y[i]])  return x_to_int, y_to_int# 实现输入字符文章的批量处理，输入整个字符，滑动窗口大小，转化字典
def data_preprocessing(data, slide, num_letters, char_to_int):char_Data = extract_data(data, slide)  int_Data = char_to_int_Data(char_Data[0], char_Data[1], char_to_int)  Input = int_Data[0]Output = list(np.array(int_Data[1]).flatten())Input_RESHAPED = np.array(Input).reshape(len(Input), slide)new = np.random.randint(0, 10, size=[Input_RESHAPED.shape[0], Input_RESHAPED.shape[1], num_letters])  for i in range(Input_RESHAPED.shape[0]):for j in range(Input_RESHAPED.shape[1]):new[i, j, :] = to_categorical(Input_RESHAPED[i, j], num_classes = num_letters)  return new, Output

这里的函数比较复杂，最终data_preprocessing函数嵌套了之前构建的函数，最后要求传入文本数据，time_step(用多少个字符预测下一个), num_letters(文本数据中不重复字符个数), char_to_int(文本-序号字典)。

2.1.2 One-hot 编码

这里从tensorflow.keras.utils 模块中导入 to_categorical 函数。to_categorical 是一个工具函数，主要用于将整数编码的类别标签转换为 One-hot 编码 格式。

One-hot 编码是一种常用的编码方式，主要用于将类别数据转换为数值数据，使其可以用于机器学习或深度学习模型中。它的核心思想是使用一个向量表示每一个类别，其中只有一个位置是 1，其余位置是 0。这个唯一的 1 表示该类别的位置。

假设我们有 4 个类别：苹果、香蕉、橘子 和 葡萄。我们可以为这 4 个类别进行 One-hot 编码：

类别	One-hot 编码
苹果	[1, 0, 0, 0]
香蕉	[0, 1, 0, 0]
橘子	[0, 0, 1, 0]
葡萄	[0, 0, 0, 1]

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2.1.3 得到训练集、测试集

下面传入相应的参数，得到转化成数字的数据X，y。

X、y都只能是数字，其中X转化成了One-hot 编码，y转化成了字符-数字字典里字符对应的数字。

# extract X and y from text data
X, y = data_preprocessing(data, time_step, num_letters, char_to_int) # X 已经被独热编码，y 稍后处理

试着了解下得到的数据是什么样的。

print(X)       # 独热格式
print(X.shape) # 23 个映射[[[0 0 0 ... 0 0 0][0 0 0 ... 0 0 0][0 0 0 ... 0 0 0]...[0 0 0 ... 0 1 0][0 0 0 ... 0 0 0][0 0 0 ... 0 0 1]][[0 0 0 ... 0 0 0][0 0 0 ... 0 0 0][0 0 0 ... 0 1 0]...(44962, 20, 23)print(len(y))44962

首先看shape，这个文本有44962+20个字符，得到44962个组，后面对应的y是一个有44962个元素的列表，和X相对应。后面的（20，23）表示用20个字符来预测下一个字符，这20个字符每一个字符都是用的One-hot 编码来表示的。

大概是这个意思：X[0]得到的20*23二维矩阵，根据One-hot 编码中23个字符对应的位置，得到对应的字符，再用20个字符预测得到y[0]，即y的第一个数字，对应的字符。（图里的字符只是举个例子。）

把刚才处理得到的44962组转化成数字类型数据，根据0.1的比例，分90%的数据给训练集，10%的数据给测试集。

# split the data
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, random_state=10)
print(X_train.shape, len(y_train))  (40465, 20, 23) 40465

把刚才的y也转化成One-hot 编码。

y_train_category = to_categorical(y_train, num_letters)
print(y_train_category)

tip：刚才rnn也分了训练集和测试集，只不过lstm这个项目用一个文件按比例（9：1）拆成训练集和测试集，而rnn模型则是分别用两个文件当成训练集和测试集。

2.2 构造模型

和之前构建rnn模型类似，相似的内容不再赘述。

# set up the model
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTMmodel = Sequential()
model.add(LSTM(units=20, input_shape=(X_train.shape[1], X_train.shape[2]), activation='relu'))
model.add(Dense(units=num_letters, activation='softmax'))
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.summary()

这里指定的损失函数为categorical_crossentropy，这是多分类任务中常用的损失函数，用于 One-hot 编码格式的标签。

metrics指定评估指标，评估指标用于在训练和评估时衡量模型的表现。accuracy准确率是最常用的分类评估指标之一，表示模型预测正确的样本占总样本的比例。在训练和验证过程中，模型会输出 accuracy 指标值，以便观察模型的分类性能。

2.3 训练模型

# train the model
model.fit(X_train, y_train_category, batch_size = 1000, epochs = 10)

模型在每次迭代时会从训练数据中随机抽取 1000 个样本进行训练，暂时先训练轮数为10。

2.4 利用模型进行预测（训练值）

# make prediction based on the training data
predict_x = model.predict(X_train)         # 笔者可能与视频使用的keras不是一个版本，故而有所更改
y_train_predict = np.argmax(predict_x, axis=1)  
print(y_train_predict)

这里得到的predict_x是二维数组：

根据argmax函数，配合axis=1，找出第二层每个中括号中最大值的索引（从0开始）。得到一维数组y_train_predict（40465）：

把数字数组根据之前的字典转化回字符：

# transform the int to letters
y_train_predict_char = [int_to_char[i] for i in y_train_predict]
print(y_train_predict_char)

计算下训练集的真实值和预测值的准确度：

from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy_train = accuracy_score(y_train, y_train_predict)
print(accuracy_train)

2.5 测试集的预测

方法和上面差不多，最后得到测试集的真实值和预测值的准确度。

predict_x = model.predict(X_test)         # 笔者可能与视频使用的keras不是一个版本，故而有所更改
y_test_predict = np.argmax(predict_x, axis=1)
accuracy_test = accuracy_score(y_test, y_test_predict)  
print(accuracy_test)
print(y_test_predict)
print(y_test)

2.6 用模型预测一段其他文本

拿一段另外的文本，用前二十个字符预测第21个字符，这段文本得保证里面的字符都包括在一开始得到的字符集合里。

# 预测样例
new_letters = "flare is a teacher in ai industry. He obtained his phd in Australia."
X_new, y_new = data_preprocessing(new_letters, time_step, num_letters, char_to_int)
predict_x = model.predict(X_new)         # 笔者可能与视频使用的keras不是一个版本，故而有所更改
y_new_predict = np.argmax(predict_x, axis=1)
print(y_new_predict)# transform the int to letters
y_new_predict_char = [int_to_char[i] for i in y_new_predict]
print(y_new_predict_char)

还是像之前的操作：用数据处理函数先得到X_new三维数组，用模型预测得到二位数组predict_x，然后用argmax配合axis=1得到一维数组y_new_predict，最后把用序号-字符字典把数组转化成字符组，得到预测值。

可以配合下面代码，返回的内容使得预测可视化更加合理：

for i in range(0, X_new.shape[0]-20):print(new_letters[i:i+20], '--predict next letter is--', y_new_predict_char[i])

得到结果如下：

如图，可以看到预测的结果不是很理想。可以再次训练模型，然后重复刚才2.6的操作：

# train the model
model.fit(X_train, y_train_category, batch_size = 1000, epochs = 10)# 预测样例
new_letters = "flare is a teacher in ai industry. He obtained his phd in Australia."
X_new, y_new = data_preprocessing(new_letters, time_step, num_letters, char_to_int)
predict_x = model.predict(X_new)         # 笔者可能与视频使用的keras不是一个版本，故而有所更改
y_new_predict = np.argmax(predict_x, axis=1)
print(y_new_predict)# transform the int to letters
y_new_predict_char = [int_to_char[i] for i in y_new_predict]
print(y_new_predict_char)for i in range(0, X_new.shape[0]-20):print(new_letters[i:i+20], '--predict next letter is--', y_new_predict_char[i])

这次得到的结果就更加满意了：