AIKerasを用いたLSTMでの時系列データ予測Kerasを用いたLSTMでの時系列データ予測の例をご紹介します。以下のサイトを参考にしています。memory:長短期記憶)は、長期依存性を学習できるRNNの亜種です。LSTMはHochreiterとSchmidhuberによって最初に提案され、他の多くの研究者によって洗練されてきました。LSTMはさまざまな問題でうまく機能し、RNNの変種の中でも最も広く使用されています。network)の略であり、データ内のパターンを認識させるのに適したニューラルネットワークです。時系列データの例として、日経平均株価を使用します。日経平均株価の時系列データは、Yahoo!ファイナンスから取得しました。使用するデータ以下のcsvファイルを使用します。nikkeiLSTMサンプル:終値のみ使用サンプルソース終値を予測するよう学習を行います。概要は以下の通りです。終値を3日分遡ってシフトした値を入力とする。入力および出力データは0~1の値にスケールして学習する。学習後、テスト用の入力を用いて出力を求め、オリジナルスケールに戻してグラフ化する。終値の列のみ抽出する。numpy配列に変換する。numpy配列を結合する。データを0~1の範囲にスケールするための関数。スケーリングに使用する最小/最大値を計算する。Xをを0~1の範囲にスケーリングする。データを0~1の範囲にスケールするための関数。スケーリングに使用する最小/最大値を計算する。Yをを0~1の範囲にスケーリングする。3次元配列に変換する。オリジナルのスケールに戻す、タイムインデックスを付ける。'Prediction')plt.legend(loc='best')plt.show()実行結果:終値のみ使用テストデータ(青線)と比較すると、予測データ(オレンジ線)はそれほどずれてはいない感じです。LSTMサンプル:終値、高値、安値を使用サンプルソース終値を予測するよう学習を行います。先ほどの例と比較して、こちらは入力データに「高値」「安値」を追加しました。