python - 使用多个不同长度和多个特征的时间序列时，如何为 LSTM 准备数据？

Question

我有一个来自多个用户 (nUsers) 的数据集。每个用户在时间上随机采样(每个用户的 nSamples 是非常数)。每个样本都有许多特征 (nFeatures)。例如:

nUsers = 3 ---> 3 个用户

nSamples = [32, 52, 21] ---> 第一个用户被采样了 32 次，第二个用户被采样了 52 次等等。

nFeatures = 10 ---> 每个样本的特征数量不变。

我希望 LSTM 根据当前特征和同一用户的先前预测生成当前预测。我可以使用 LSTM 层在 Keras 中做到这一点吗？我有两个问题:

1. 每个用户的数据都有一个不同的时间序列。我该如何整合它？
2. 如何处理将先前的预测添加到当前时间特征空间以进行当前预测？

感谢您的帮助!

Answer 1

听起来每个用户都是一个序列，因此，用户可能是您问题的“批量大小”。所以一开始，nExamples = nUsers。

如果我正确理解你的问题(预测下一个元素)，你应该定义“回头看”的最大长度。例如，假设您可以通过查看前 7 个元素(而不是查看整个序列)来预测下一个元素。

为此，您应该像这样分离数据:

example 1: x[0] = [s0, s1, s2, ..., s6] | y[0] = s7   
example 2: x[1] = [s1, s2, s3, ..., s7] | y[1] = s8

其中 sn 是具有 10 个特征的样本。通常，混合用户并不重要。为所有用户创建这些小片段并将所有内容放在一起。

这将导致数组的形状如下

x.shape -> (BatchSize, 7, 10) -> (BatchSize, 7 step sequences, 10 features)   
y.shape -> (BatchSize, 10)

也许您的意思不是预测下一组特征，而只是预测一些东西。在这种情况下，只需将 y 替换为您想要的值。如果您只想要一个结果，这可能会导致 y.shape -> (BatchSize,)。

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现在，如果您确实需要整个序列进行预测(而不是前面的 n 个元素)，那么您将必须定义最大长度并填充序列。

假设您最长的序列，如您的示例所示，是 52。那么:

x.shape -> (Users, 52, 10).    

然后您将不得不“填充”序列以填充空白。
例如，您可以用零特征填充序列的开头，例如:

x[0] = [s0, s1, s2, ......., s51] -> user with the longest sequence    
x[1] = [0 , 0 , s0, s1, ..., s49] -> user with a shorter sequence

或者(我不确定这是否有效，我从未测试过)，用零值填充结尾并使用 Masking Layer ，这就是 Keras 的“可变长度序列”。您仍然使用固定大小的数组，但在内部它会(？)丢弃零值。