Tensorflow时间序列预测示例：如何缩小预测数据？

Question

我正在研究introduction to the time series forecasting using RNNs，并且正在使代码适应其他数据集。

使用以下方法对数据进行规范化

：

uni_train_mean = uni_data[:TRAIN_SPLIT].mean()
uni_train_std = uni_data[:TRAIN_SPLIT].std()
uni_data = (uni_data-uni_train_mean)/uni_train_std

我以为应该减小预测值，但是我试图弄清楚该如何做，但没有成功。任何帮助将不胜感激。非常感谢你。

Answer 1

这是缩小预测范围的过程

y_pred = model.predict(X_test)
y_pred = (y_pred*uni_train_std) + uni_train_mean

这只是缩放的逆操作