У меня есть набор данных о поведении клиентов во временных рядах.Для каждого месяца у меня есть одна строка для каждого клиента, которая включает набор функций (например, количество расходов, количество посещений и т. Д.) И целевое значение (двоичное значение; покупает ли клиент продукт «А» илине?).
Моя проблема заключается в следующем: я хочу обучить модели LSTM прогнозированию целевого значения на следующий месяц (покупатель покупает продукт «А» в следующем месяце?).Поскольку у меня есть несколько временных рядов (по одному на каждого клиента), у меня есть более одной выборки на временную метку (например, для января 2010 года у меня более 1000 выборок и т. Д.).Как мне тренировать модель?Должен ли я идти от эпохи к эпохе, и для каждой эпохи подбирать модель по одному для всех клиентов?Есть ли еще одна сторона, по которой я скучаю?
Dataset features:
Number of customers: 1500;
Length of time series: 120;
Number of features per customer: 80(before adding time-shifted features);