Создать и обучить модель LSTM для предсказания количества международных авиапассажиров на основе временного ряда. Теория Модель LSTM может использоваться для предсказания последовательности значений на основе предыдущих наблюдений. Она хорошо справляется с задачами, где важно учитывать зависимость данных во времени.

Для обучения модели LSTM для предсказания количества международных авиапассажиров на основе временного ряда, следует выполнить следующие шаги:

1. Подготовка данных:

   • Загрузить данные о количестве международных авиапассажиров.
   • Преобразовать данные в формат временного ряда.

2. Разделение данных на обучающий и тестовый наборы:

   • Разделить данные на обучающий и тестовый наборы. Обычно используется соотношение 80/20 или 70/30.

3. Подготовка данных для модели LSTM:

   • Преобразовать данные в формат, подходящий для обучения модели LSTM. Обычно это трехмерный массив с формой (количество примеров, количество временных шагов, количество признаков).

4. Построение модели LSTM:

   • Создать модель LSTM с помощью библиотеки TensorFlow или Keras.
   • Определить количество слоев LSTM, количество нейронов в каждом слое, функцию активации и другие параметры модели.

5. Обучение модели:

   • Обучить модель на обучающем наборе данных.
   • Оптимизировать параметры модели, чтобы минимизировать ошибку предсказания.

6. Оценка модели:

   • Оценить качество модели на тестовом наборе данных.
   • Использовать метрики, такие как среднеквадратичная ошибка (MSE) или средняя абсолютная ошибка (MAE), для оценки качества предсказаний.

7. Прогнозирование:

   • Использовать обученную модель для прогнозирования количества международных авиапассажиров на будущие временные шаги.

8. Визуализация результатов:

   • Визуализировать предсказания модели и сравнить их с фактическими значениями временного ряда.

Это общий подход к созданию и обучению модели LSTM для предсказания временных рядов. Конкретные шаги и параметры модели могут быть адаптированы в зависимости от конкретной задачи и данных.