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多変量LSTMでアイスクリームを。【勝手に復刻】

多変量LSTMでアイスクリームを。【勝手に復刻】

qiita.com

上記のqiitaの記事の内容を復刻させてみる。 目的は、よくわからない部分があるので、もう少し、理解したいから。

コードは、GitHubで公開されている。

実行してみた。

f:id:fanta_orange_grape:20220415025419p:plain

ちょっと、細工してみた。

何を入力にした予測か、少し、わかりにくい面もあるので。。。 (場合によっては、実装にも疑義があるかもしれないので。。。qiitaの記事でもコメントが入っている。

f:id:fanta_orange_grape:20220415030659p:plain

↑ 予測に、直前の実績値は使ってないことを確認できた。(当たり前ですが。。。)

間違い!!!

アイスクリームの数だけの入力にした。

########dataframe = pandas.read_csv('tokyo-weather-2003-2012.csv', usecols=[0,3,4,5,6], engine='python', skipfooter=1)
dataframe = pandas.read_csv('tokyo-weather-2003-2012.csv', usecols=[0], engine='python', skipfooter=1)

f:id:fanta_orange_grape:20220415032217p:plain

↑ アイスクリームの数の実績使ってるやん。しかし、使うなら、それに近い値を予測したらいいわけで。。。
使ってるけど、実績に近づける気がないというか、、、
変な感じになっていると思います。

仮の結論

アイスクリームの実績を利用するなら、別の実装になるべき?
アイスクリームの実績を利用しないなら、それも、別の実装になるべき?
だから、今の実装は、少し、おかしい気が。

コメントなどあれば、お願いしますっ!

修正方法がわかる方、コメント書いて頂けると嬉しいです。