CNN-LSTM多维时间序列预测与回归预测评价指标包
简介
本资源文件提供了一个基于卷积神经网络-长短期记忆网络（CNN-LSTM）的多维时间序列预测和回归预测模型。该模型适用于多输入单输出的场景，并包含了一系列评价指标，帮助用户全面评估模型的性能。评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便用户学习和替换数据。
功能特点
- 多维时间序列预测：利用CNN-LSTM模型进行多维时间序列数据的预测，适用于复杂的时间序列分析任务。
- 回归预测：支持回归预测任务，适用于需要预测连续数值的场景。
- 多输入单输出：模型设计为多输入单输出结构，能够处理多个输入特征并输出一个预测值。
- 评价指标：提供多种评价指标，包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE，帮助用户全面评估模型的预测性能。
- 高质量代码：代码结构清晰，注释详细，方便用户学习和修改。
使用说明
- 数据准备：准备多维时间序列数据或回归预测数据，确保数据格式符合模型输入要求。
- 模型训练：运行代码进行模型训练，调整超参数以优化模型性能。
- 模型评估：使用提供的评价指标对模型进行评估，分析模型的预测效果。
- 数据替换：根据需要替换数据集，重新训练和评估模型。
评价指标说明
- R2：决定系数，衡量模型对数据的拟合程度。
- MAE：平均绝对误差，衡量预测值与实际值之间的平均绝对差异。
- MSE：均方误差，衡量预测值与实际值之间的平方差异的平均值。
- RMSE：均方根误差，MSE的平方根，衡量预测值与实际值之间的标准差。
- MAPE：平均绝对百分比误差，衡量预测值与实际值之间的平均百分比差异。
注意事项
- 确保输入数据格式正确，避免因数据格式问题导致模型训练失败。
- 根据实际需求调整模型超参数，以获得最佳的预测效果。
- 在替换数据集时，注意数据的一致性和完整性，避免引入噪声影响模型性能。
贡献与反馈
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