Я хотел бы сделать регрессию LSTM для набора данных с около 100 объектов и одной выходной переменной, которая может быть выражена как TimeSeries.
Пока что я читаю только о LSTM, которые используют запаздывающие функции для прогнозирования такого рода. Теперь мой вопрос:
Возможно ли / имеет ли смысл объединить текущие значения признаков точек данных и отложенных объектов, чтобы сделать прогноз? Столбцы будут выглядеть следующим образом:
var_1 (t-1), var_2 (t-1), ..., var_100 (t-1), output_var (t-1), var_1 (t), var_2 (t), ..., var_100 (t), output_var (t)
Output-var (t) представляет метку.
Спасибо за вашу помощь.