我一直在关注这个教程，我已经有了数据，现在我想根据当前测试集中的所有数据来预测未来的数据。

这是我目前的代码。我对机器学习和Python完全是新手（我通常使用Java），所以这对我来说就像阅读中文一样，但我已经复制并粘贴了代码。目前，它从数据的开始进行预测，但我希望它从数据的末尾开始预测。

def predict_future(model, data, window_size, prediction_len):    curr_frame = data[-3]    predicted = []    for i in range(len(data), len(data)+ prediction_len):        predicted.append(model.predict(curr_frame[newaxis, :, :])[0, 0])        curr_frame = curr_frame[1:]        curr_frame = np.insert(curr_frame, [window_size - 1], predicted[-1], axis=0)    return predicted

我非常希望能得到所有可能的帮助，我在这方面的知识非常有限。

回答：

目前的情况是，在循环的每次迭代中，当前框架被设置为除当前数据之外的所有剩余数据。我们可以保持相同的结构，只需翻转每一行即可。

在函数的开头，你可以通过添加一行data = np.flip(data, axis=0)来反转数据，使预测从末尾开始，向开始方向进行，这行代码会反转data的每一行。