LSTM中y_test的作用是什么？为何仅输入x_test也能预测股价？

y_train的核心作用 #

• y_train是训练时的真实目标标签。以股票预测场景为例，你的x_train应该是一段连续的历史价格序列（比如前N天的收盘价），y_train就是这段序列之后第1天的真实收盘价。训练过程中，模型会把x_train输入后生成的预测值，和y_train做对比，通过损失函数计算两者的误差，再反向传播调整模型的权重参数，让模型逐渐学会“根据历史价格序列预测下一天价格”的规律。没有y_train，模型就没有校准方向，根本学不会有效的预测逻辑。

测试阶段无需y_test也能输出结果的原因 #

• 测试时输入x_test就能得到预测结果，是因为模型在训练阶段已经通过y_train把权重参数调整好了，具备了“输入历史序列→输出预测值”的能力。x_test是符合模型输入格式的历史序列，模型直接用训练好的权重做前向计算，就能生成对应的预测值——这个过程完全不需要真实标签y_test参与。

y_test的真正用途 #

• y_test不是用来让模型生成预测的，而是评估模型预测精度的参照标准。你可以把模型输出的预测值和y_test里的真实价格对比，计算MAE、RMSE这类误差指标，判断模型的预测准不准。如果不用y_test，你只能得到一串预测数字，但没法知道这些数字和真实情况的差距有多大。

附上你提供的相关截图：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Tung