Я использую keras LSTM для многофакторной многоэтапной задачи прогнозирования, с которой я столкнулся.У меня есть месяц за месяцем наблюдения за группой продуктов.Я ожидаю, что между продуктами будет некоторая корреляция, но я не уверен, стоит ли обучать одну модель делать все из них или отдельные модели для каждого.
Я читал этот пост при форматировании вашего набора данных, и я запутался в окончательной форме.В сообщении говорится, что это должно быть number_samples, time_steps, feature_count.В моем случае, скажем, 100 продуктов, 10 наблюдений и 5 функций ... правильная форма будет (1000,1,5) или (100,10,5)?