python神经网络编程 豆瓣,神经网络算法python实现

　　这里的预测模型使用LSTM进行预测，Keras使用内置的Tensorflow。

　　使用的数据是XXXX的销售数据。

　　使用

　　就是日期，星期几，是不是节假日，销量；

　　预测目标以销量为特征。

　　这个模型每次的预测结果都是一个值，因为我设置的预测参数和我输入的数据目标都列为1。

　　事实上，模块如下。

　　以下是模型中使用的参数列表。

　　模型参数说明：path=path，数据源文件路径start_row=0，数据起始行号end_row=454，数据结束行号start_col=1，选择起始列end _ row=0，选择结束列feature dis _ features=dis _ features，离散特征seq_features=seq_features，连续线性特征sheet _ name=0。Excel Excel是固定列step=7，step target_index=0，feature seq_target_index=0，linear target feature index split=0.8，划分的训练和测试数据的百分比，神经元是否选择神经元列表loss:loss function metrics=[ accuracy ]，用于度量损失函数的函数optimizer=Adam(lr=0.001，beta _1=0。9,

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