Python Colaboratory
５つ先の予測値プロット
予測値プロットの準備ができました。
続いて５つ先までの予測値 future_result をプロットします。
５つ先までの予測値 future_result はすでに計算済ですが、プロットしようとする X軸の値がまだ明確になっていません。
future_result の表示位置配列 xx3 を設定します。
pre のラスト pre[-1] と future_result の最初 future_result[0] は同じ値です。
pre[-1] は xx1[-1] = 101 の座標位置に存在します。
よって、xx3[0] = 101 となるはずです。
これをコ－ド化すると
len_raw_data = len(raw_data)
xx3 = np.arange(len_raw_data, len_raw_data + 5)
結果は、
array([101,102,103,104,105])
となります。
予測値プロット表示
二種類の予測値を合わせてプロット表示するコ－ドをまとめます。
colab-22①まとめ
len_raw_data = len(raw_data) xx1 = np.arange(sequence_length, len_raw_data + 1) xx3 = np.arange(len_raw_data, len_raw_data + 5) plt.plot(xx1, pre) plt.plot(xx3, future_result) plt.show()
標準偏差値を元の値に変換
ここまでで表示している予測値はすべて標準偏差値に変換した値です。
これを元の値に変換戻します。
- 予測値を元に戻す
テストデ－タ test_dataset による予測値 pre1(標準偏差値)を pre_chg(元の値)に変換戻しします。
pre_chg = pre.copy()
pre_chg *= std
pre_chg += mean
これは縦型の配列になっています。
これを横型の配列にして見やすくします。
目的はこれだけで他にはありません。
縦型 縦ベクトルの配列に対して reshape(-1)とすると、 その配列を要素とする横型 横ベクトルの配列となります。
これで閲覧が見やすくなりました。
pre_chg1 = np.reshape(pre_chg, (-1))
print("pre_chg1:")
print(pre_chg1) - ５つ先の予測値を元に戻す
５つ先までの予測値 future_result(標準偏差値)を f_result(元の値)に変換戻しします。
f_result = future_result.copy()
f_result *= std
f_result += mean
print("f_result:", f_result)
元デ－タと予測値プロット表示
元デ－タと予測値を合わせてプロット表示します。
元デ－タを表示します。
plt.plot(range(len(raw_data0)), raw_data0)
テストデ－タ test_dataset による予測値を表示します。
plt.plot(xx1, pre_chg)
５つ先までの予測値 future_result を表示します。
plt.plot(xx3, f_result)
plt.show()
標準偏差値を元の値に変換し、元デ－タと予測値プロット表示した部分のコ－ド
をまとめると次のようになります。
colab-22②まとめ
pre_chg = pre.copy()
pre_chg *= std
pre_chg += mean
pre_chg1 = np.reshape(pre_chg, (-1))
print("pre_chg1:")
print(pre_chg1)
f_result = future_result.copy()
f_result *= std
f_result += mean
print("f_result:", f_result)
plt.plot(range(len(raw_data0)), raw_data0)
plt.plot(xx1, pre_chg)
plt.plot(xx3, f_result)
plt.show()
全結合モデル結果表示ファイルまとめ
colab-21 まとめと
colab-22①まとめ と
colab-22②まとめ
の３つを
全結合モデルファイル keras-test-53.ipynb
に追加し、
全結合モデル結果表示ファイル
keras-test-54.ipynb
とすると
このようになります。
マ－ジ結合した部分は赤字にしています。
予測値表示の動作確認
全結合モデル結果表示ファイル
keras-test-54.ipynb
が完成しましたので Colab の中で動かしてみましょう。
Colab 内の左上隅にある｢ファイル｣から｢ノ－トブックを新規作成｣をクリック。
ファイル内容をコピしてこれをノートブックの画面内のボックス(セル)のなかに
貼付け[Ctrl + v]ます。
画面上部のファイル名をクリックして、ファイル名を
keras-test-54.ipynb
に変更します。
ドライブのマウントをします。
左端にある｢□｣をクリックし、次にマウントマ－ク
をクリックします。
すると、マウントマ－クに｢＼｣が入ります。
その後、▷ をクリックして動作させます。
引き続き、予測値表示の結果確認をしていきます。