这是一个单变量时间序列预测问题。如下面的代码所示，我将初始数据分为训练数据集(trainX)和测试数据集(testX)，然后我使用keras创建了一个LSTM网络。接下来，我用训练数据集训练模型。然而，当我想获取预测时，我需要知道测试值，所以我的问题是：既然我已经知道这个问题的真实值，即测试数据集，为什么还要预测呢？我想要的是未来时间的预测值？如果我对LSTM网络有任何误解，请告诉我。

谢谢你！

# 创建并拟合LSTM网络
model = Sequential()
model.add(LSTM(4, input_shape=(1, look_back)))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
model.fit(trainX, trainY, epochs=100, batch_size=1, verbose=2)
# 进行预测
trainPredict = model.predict(trainX)
testPredict = model.predict(testX)

回答：

既然我已经知道这个问题的真实值，即测试数据集，为什么还要预测呢？我想要的是未来时间的预测值？

在机器学习中，我们提供测试数据X，它会返回给我们Y。在时间序列的情况下，这可能会让初学者有些误解，因为我们使用X，并且输出表面上看也是X：这里的区别在于，我们输入的是时间序列的旧值作为X，而输出Y是同一时间序列的未来值（也可以应用于现在甚至过去），正如你正确地指出的那样。

（附注：如果你只是想学习机器学习，我建议你从简单的回归开始，然后再学习LSTM等。）