모델로 실제 예측값 구하기 위한 코드 관련 질문
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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()
# Prediction value 스케일링 역변환
pred_values = yscaler.inverse_transform(np.array(preds).reshape(-1,1))
# 예측값 반올림
import math
pred_values_ceiled = list(pred_values.flatten())
predicted_cases=pred_values_ceiled
predicted_cases
답변 1
0
안녕하세요.
정확히 질문을 이해하지 못했습니다.
"위 URL의 예측 코드를 참고하여 강의해주신 모델링 기반 미래가격을 뽑으려고 아래 코드를 써서 미래 가격을 산출했으나,"
1. 강의에서 제공 된 주가 데이터를 사용 했다는 것인가요? 새로운 데이터를 사용했다는 것인가요?
2. 모델을 강의에서 배운 모델을 사용했다는 것인가요?
3. 외부 코드에서 무엇을 참고 했다는 뜻인가요?
일단 강의에서 제공 된 코드에 새로운 데이터를 적용 하신다면 데이터 전처리 부분만 수정하시면 됩니다.
잘 안 되면 이 부분 캡쳐해서 질문 주시면 해결해 드리겠습니다.
다른 코드를 사용하신 경우 현재 에러가 없기 때문에 전체 흐름을 봐야할 것 같은데요.
죄송하지만 강의 외의 코드는 검토해 드리지는 않고 있습니다.
감사합니다.
수업자료 제공 부탁드립니다.
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