Diferencias

Muestra las diferencias entre dos versiones de la página.

--- clase:iabd:pia:2eval:tema10 [2025/01/05 19:42]
admin [Ejemplo]
+++ clase:iabd:pia:2eval:tema10 [2025/01/06 11:22] (actual)
admin [Ejemplo]
@@ Línea 129: / Línea 129: @@
 En nuestro ejemplo lo que hemos hecho es que para cada 24 temperaturas (''tamanyo_ventana=24'') , obtener la temperatura que habrá 12 horas después (''adelanto_prediccion=12'').
-Tambien hemos escalado los datos, lo cual es importante para que la red funcione mejor.
+Tambien hemos escalado los datos, lo cual es importante para que la red funcione mejor. Por último fíjate que tanto la ''x'' como la ''y'' son matrices ''x_entrenamiento.reshape(-1,tamanyo_ventana,1)'' y ''y_entrenamiento.reshape(-1,1)''
   * Ahora vamos a crear la red y entrenarla
@@ Línea 177: / Línea 177: @@
 y_pred_entrenamiento=model.predict(x_entrenamiento)
-y_entrenamiento_inverse_transform=scaler.inverse_transform(y_entrenamiento).reshape(-1)
+y_entrenamiento_inverse_transform=scaler.inverse_transform(y_entrenamiento)
 y_pred_entrenamiento_inverse_transform=scaler.inverse_transform(y_pred_entrenamiento)
@@ Línea 183: / Línea 183: @@
 y_pred_validacion=model.predict(x_validacion)
-y_validacion_inverse_transform=scaler.inverse_transform(y_validacion.reshape(-1,1))
+y_validacion_inverse_transform=scaler.inverse_transform(y_validacion)
-y_pred_validacion_inverse_transform=scaler.inverse_transform(y_pred_validacion.reshape(-1,1))
+y_pred_validacion_inverse_transform=scaler.inverse_transform(y_pred_validacion)

logongas