sklearn MinMaxScaler inverse_transform“找到暗淡为 3 的数组。预计估计器 <= 2”关于移除 Keras LSTM 块答案

【问题标题】：sklearn MinMaxScaler inverse_transform "Found array with dim 3. Estimator expected <= 2" on Removing Keras LSTM blocksklearn MinMaxScaler inverse_transform“找到暗淡为 3 的数组。预计估计器 <= 2”关于移除 Keras LSTM 块
【发布时间】：2020-10-04 17:23:02
【问题描述】：

对于标题的含糊之处，我很抱歉，任何改进它的建议都会很高兴地接受。

我正在尝试理解我的讲师编写的 LSTM 网络。他给我们提出了几个问题来帮助我们理解，其中之一是移除其中一个 LSTM 块，看看它对训练结果有什么影响。

问题是，当我在编译模型后注释掉第二个块时，输出数据的 inverse_transform 比例已完成的行不再起作用，并给出错误“Found array with dim 3. Estimator预计

谁能帮我理解为什么？代码在这个链接： https://colab.research.google.com/drive/1FWku0TIk_9CRukUj7-v29qUYO29jxVEh?usp=sharing

很抱歉 cmets 等不是英文的，但是模型构建是在描述模型的文本之后的块中完成的（“Architettura del modello di RNN:”），中断的行是模型执行后块中的最后一行。

我希望这很清楚，有关更多信息，请随时询问！

【问题讨论】：

标签： python keras scikit-learn lstm

【解决方案1】：

这是因为您将 3d 序列传递给 minmaxscaler。它接受二维序列。您要做的是将您的预测转换为 2d，然后返回到 3d。这可以在一行中完成...

predicted_values = scaler.inverse_transform(predicted_values.reshape(-1,1)).reshape(predicted_values.shape)

【讨论】：

非常感谢您的解决方案，您介意解释一下为什么这仅在有 1 个 LSTM 块时发生，而不是在有两个时发生吗？
PS：现在当我尝试绘制它时它给出了一个错误，这条线： plt.plot(predicted_values, color = 'blue', label = 'Predizione del titolo TATA') 给出了错误： ValueError: x 和 y 不能大于 2-D，但有形状 (16,) 和 (16, 30, 1) 知道如何解决这个问题吗？提前致谢！
lstm 块的数量无关紧要......当您将 3D 数据传递给缩放器时，它总是会发生。您无法绘制 3d 序列...以这种方式修改 plt.plot(predicted_values[:,-1,:],...)。不要忘记投票并接受它作为答案;-)
但是这个问题只有在我删除一个 LSTM 和 dropout 块时才会出现，当我恢复它时，它又可以工作了
如果你总是重塑，就像我说的那样，你永远不会遇到问题......不要忘记投票并接受它作为答案;-)