我一直在使用这个教程：https://www.tensorflow.org/tutorials/structured_data/time_series#predict_a_single_step_future

我已经到了制作样本预测的阶段，但是如果你查看上面链接的预测图，我已经有点困惑了，因为每个图中的历史看起来都不同——但我的自然倾向是历史应该始终保持不变？

我目前处于这一步：https://www.tensorflow.org/tutorials/structured_data/time_series#multi-step_model

在我的具体案例中，这是我的数据集，包含5033个单一特征的观测值：

这是我的样本预测：

我完全按照链接的教程进行操作，只是因为我想尝试使用不同的数据集，所以对一些属性进行了修改。

training_coef: 0.8 # 标准的80/20训练和验证分割
step_size: 1 # 教程中是30
batch_size: 256 # 与教程相同
buffer_size: 10000 # 与教程相同
future_target: 100 # 教程中是72
past_history: 4000 # 教程中是720

简而言之：能有人解释为什么链接教程中的历史线与样本数据本身不同，并且根据past_history的不同而变化吗？

如果你想在本地尝试运行我的代码并调试，我使用的是CUDA 10.1和tensorflow==2.1.0，我会为你上传代码和样本数据集。

回答：

你的图看起来不同是因为你在第二张图上只绘制了前4000个点。如果你仔细观察，你会发现第一张图上的“0”指向（大约）2016-01-14。第二张图是第一张图的切片和重新缩放的副本。