復習します。忘れているから。メモ代わりにします。
まずLSTMとはなにか？
LSTMは、時系列で変わるデータを予測することに特化したAIの思考パターンです。例えば、競馬など馬の成長によって変わるデータや天気予報など時間経過に伴って変わっていくようなものに特化しています。データの移り変わりから予測する方法です。

1, 2と続いて次に3がきた。じゃ、3 ,4ときたら、次はなに？みたいな感じにはLSTMは有効な手段です。

兎にも角にも、データが必要です。

CSVやデータベース、どちらでもいいので、用意しましょう。

1. CSVの場合
import pandas as pd
df = pd.read_csv('nikkei.csv', encoding="shift_jis")

これで読み込めます。

2. MySQLなどのデータベースの場合
import mysql.connector

#接続情報
conn = mysql.connector.connect(user='[MySQLユーザーID]', password='[MySQLのPASSWORD]', host='[MySQLのSERVER (localhost等)]', database='[MySQLのデータベース名]')

# SQL文(読み込みたいSQL)
read_sql = """SELECT  k_start, k_high, k_low, k_end, dekidaka, kawase.usd FROM bunsekikabu"""

df_kw = psql.read_sql(read_sql, conn)
こんな感じですね。読み込みからあとはデータの準備に入ります。
LSTMは時系列に並べるという・・・ちょっと面倒なところがあります。しかし、それが山場でもあります。次回に書きます。