質問編集履歴
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追記
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@@ -162,4 +162,32 @@
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print(iteration, '\ttrain_MSE', train_mse, '\tval_mse', val_mse)
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with tf.Session() as sess:
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saver.restore(sess, '/tmp/nn_300.ckpt')
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y_pred = sess.run(logits, feed_dict = {X : X_val})
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plt.figure(figsize=(8, 8))
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plt.plot(y_pred, label = 'pred')
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plt.plot(y_val, label = 'true')
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plt.xlabel('Time[h]')
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plt.ylabel('Grobal Solar Radiation[W/m^2]')
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plt.legend()
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plt.savefig('nn_10_prediction.png')
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plt.show()
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@@ -161,3 +161,5 @@
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val_mse = loss.eval(feed_dict = {X : X_val, y: y_val})
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print(iteration, '\ttrain_MSE', train_mse, '\tval_mse', val_mse)
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書式の改善
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NNで時系列データを予測しようとしています。
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NNで時系列データを予測しようとしています。予測値を出力して観測値と照らし合わせてみると１ステップほどずれている（遅れている）ように思えます。時刻tでの入力に対して時刻t+1のラベルを付けていて、時刻tの値からt+1の値を予測したいと思っております。しかし思ったように結果が出ず原因がわかりません。ご教授願います。
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def supervise(data): #訓練データ作成
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def supervise(data): #訓練データ作成：時刻tでの入力に対して時刻t+1のラベルを付けている
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X = data.iloc[:-1, :]
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@@ -161,7 +161,3 @@
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val_mse = loss.eval(feed_dict = {X : X_val, y: y_val})
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print(iteration, '\ttrain_MSE', train_mse, '\tval_mse', val_mse)
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