今天，我继续研究LSTM神经网络，通过实践，把用户行为的数据转换成为神经网络的输入，最终成功的进行了预测。
然后我发现需要测试一下数据的精度，同时，我希望能够通过tensorboard将结果绘制出来，因此我仔细研究了一下如何
使用相关数据，最后得到了几个输出的接口。最终的实践显示效果不错。不过我无法绘制出召回率和ROC曲线，
原因是我的样本中没有正确和错误的概念。仅仅是进行序列预测。今天预测的时候从新进行了样本的分离，70%训练集，
30%测试集。明天准备给老师说下结果。
今天，我继续研究LSTM神经网络，通过实践，把用户行为的数据转换成为神经网络的输入，最终成功的进行了预测。
然后我发现需要测试一下数据的精度，同时，我希望能够通过tensorboard将结果绘制出来，因此我仔细研究了一下如何
使用相关数据，最后得到了几个输出的接口。最终的实践显示效果不错。不过我无法绘制出召回率和ROC曲线，
原因是我的样本中没有正确和错误的概念。仅仅是进行序列预测。今天预测的时候从新进行了样本的分离，70%训练集，
30%测试集。明天准备给老师说下结果。
