从监督学习数据集中删除列时的奇怪值

Question

我试图预测自行车的可用性。最初我将此问题定义为时间序列。为了预测自行车，我正在将我的设置转换为监督学习问题，然后将其提供给NN。

在第一种方法中，监督问题我将其定义如下

day_of_year(t-1) | time(t-1) | weekday(t-1) | weekday(t-1) | free_bikes(t-1) | free_bikes(t)

但经过一段时间的思考。在未来我想要预测未来的自行车，而不是将来，我想知道第二天或下周的可用性，所以我不想把所有的时间步骤都给nn。相反，我想出了这个：

day_of_year(t-1) | time(t-1) | weekday(t-1) | weekday(t-1) | free_bikes(t)

我删除了free_bikes(t-1)作为问题的输入。

在此之后，预测值混乱，预测值是荒谬的不正确，我不完全理解为什么会这样。

链接：

• Predicted values
• Output of the script
• Model

Answer 1

首先，如果更改输入尺寸，则需要重新训练模型。

您的模型的输入维度为（batch_size，1,3）。因此，每个时间步长是一个步骤和三个功能。这与您在问题中描述的输入尺寸不匹配。

请指定问题设置。