我正在研究时间序列预测模型。我正在使用LSTM（keras + tensorflow）。 数据集是单列。如示例所示，我以两种不同的方式训练模型
案例1：单变量1个时间步长
train = [1、2、3、4、5、6、7]，trainX = [1、2、3、4、5、6]，trainY = [2、3、4、5、6、7] < / p>
案例2：单变量3时间步长
train = [1,2,3,4,5,6,7]，trainX = [[1,2,3]，[2，3，4]，[3，4,5]，...]， trainY = [4，5，6，...]
我在图-> Train loss vs validation loss for each case
的单个图中绘制了每种情况的火车损耗和验证损耗tr_loss_ts，val_loss_ts与案例2 相关，而tr_loss和val_loss与案例＃1 相关。
我们是否可以认为模型在两种情况下都不适合？
