Question

我正在尝试为二进制分类0或1

构建RNN / LSTM模型

我的数据集样本（患者编号，磨时/秒的时间，X Y和Z的归一化，峰度，偏度，俯仰，滚动和偏航，标签）。

1,15,-0.248010047716,0.00378335508419,-0.0152548459993,-86.3738760481,0.872322164158,-3.51314800063,0

1,31,-0.248010047716,0.00378335508419,-0.0152548459993,-86.3738760481,0.872322164158,-3.51314800063,0

1,46,-0.267422664673,0.0051143782875,-0.0191247001961,-85.7662354031,1.0928406847,-4.08015176908,0

1,62,-0.267422664673,0.0051143782875,-0.0191247001961,-85.7662354031,1.0928406847,-4.08015176908,0

这是我的代码

import numpy as np
from keras.datasets import imdb
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.layers import LSTM
from keras.layers import Bidirectional
from keras.preprocessing import sequence
# fix random seed for reproducibility
np.random.seed(7)

train = np.loadtxt("featwithsignalsTRAIN.txt", delimiter=",")
test = np.loadtxt("featwithsignalsTEST.txt", delimiter=",")

x_train = train[:,[2,3,4,5,6,7]]
x_test = test[:,[2,3,4,5,6,7]]
y_train = train[:,8]
y_test = test[:,8]

# create the model
model = Sequential()
model.add(LSTM(20, dropout=0.2, input_dim=6))
model.add(Dense(4, activation = 'sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs = 2)

我正在尝试重塑数据集，以便能够将其提供给RNN / LSTM模型。

因为它给了我以下错误

检查输入时出错：预期lstm_1_input有3个维度，但得到了阵形（1415684,6）

谁能帮助我吗？提前谢谢。

Answer 1

您需要的是TimeseriesGenerator，它将您的数据转换为固定窗口大小的序列。目前您正在传递整个数据集（...，6），如果您使用滑动窗口，请说大小为10（根据您的数据，这可能不一定对应于10毫秒），生成器将提供形状输入（......，10,6）这是LSTM所期望的。 LSTM将处理10个时间步，即该窗口中的数据点，模型将进行预测。

如何重塑RNN / LSTM模型的数据集？

1 个答案: