如何查看TensorFlow MultiStep时间序列模型的输出预测值

报错原因 #

• 调用对象错误：你调用的是MultiStepLastBaseline模型类本身，而非已经实例化完成的模型对象last_baseline，类调用实例方法时不会自动传入self参数，因此触发缺失位置参数的报错
• 输入格式错误：模型要求输入为[批次大小, 输入时间步长, 特征数]的三维张量，直接传入原始DataFrametest_data不符合输入要求

操作步骤 #

1. 调用实例化模型的predict方法，输入使用预先处理好的窗口化测试集

# 生成所有测试集窗口对应的预测结果
predictions = last_baseline.predict(multi_window.test)

输出的predictions维度为[样本数量, OUT_STEPS, 9]，其中OUT_STEPS是你预先定义的输出时间步长，9对应全部特征数。
2. 提取目标变量的未来两天预测值
首先确认你要预测的目标变量对应的列索引：

# 将target_col替换为你需要预测的列名
target_idx = column_indices['target_col']

提取对应预测值：

# 提取所有样本的目标变量预测结果，维度为[样本数量, OUT_STEPS]
target_pred = predictions[:, :, target_idx]

# 若要获取最新一组历史数据对应的未来两天预测值
# 需确认你的OUT_STEPS配置等于2天对应的时间步长（如时间粒度为1天则OUT_STEPS=2，1小时则OUT_STEPS=48）
latest_two_day_pred = target_pred[-1]
print("未来两天预测值：", latest_two_day_pred)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Prajwal Shrestha