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[파이토치] 실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 - 기초부터 논문 구현까지

주가 예측 - 순환신경망(RNN)

모델로 실제 예측값 구하기 위한 코드 관련 질문

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안녕하세요.

강의해주신 RNN 및 LSTM 기반으로 모델링 까지는 모두 이해를 한 상태인것 같습니다.

더 나아가서 해당 모델로 실제 예측값을 구하기 위해 구글링을 통해 방법을 검색하고 해보고 있으나 자꾸 오류가 뜨네요..

https://data-panic.tistory.com/33

위 URL의 예측 코드를 참고하여 강의해주신 모델링 기반 미래가격을 뽑으려고 아래 코드를 써서 미래 가격을 산출했으나, 예측치 14개 모두가 동일한 값이 나오고, inverse_transform 도 먹히지 않아 scaling 된 값이 그대로 산출 됩니다.

어떤 문제 때문일지 혹시 예측이 되실까요?

DAYS_TO_PREDICT = 14
with torch.no_grad():
    test_seq = X_all[:1]
    preds = []
    for _ in range(DAYS_TO_PREDICT):
        y_test_pred = model(test_seq)
        pred = torch.flatten(y_test_pred).item()
        preds.append(pred)
        new_seq = test_seq.numpy().flatten()
        new_seq = np.append(new_seq, [pred])
        new_seq = new_seq[1:]
        #test_seq = torch.as_tensor(new_seq).view(1, seq_length, 1).float()

 
In [74]:

# Prediction value 스케일링 역변환
pred_values = yscaler.inverse_transform(np.array(preds).reshape(-1,1))

 
In [75]:

# 예측값 반올림
import math

pred_values_ceiled = list(pred_values.flatten())
predicted_cases=pred_values_ceiled
predicted_cases