我有一个客户行为的时间序列数据集。对于每个月，每个客户我都有一行，其中包括一组功能（例如，支出金额，访问次数等）和目标值（二进制值；客户购买产品“ A”还是不？）。
我的问题是：我想训练一个LSTM模型来预测下个月的目标值（客户下个月购买产品“ A”吗？）。由于我有多个时间序列（每个客户一个），因此每个时间戳有多个样本（例如，对于2010年1月，我有1000多个样本，依此类推）。如何训练模型？我是否会一个一个时期地进行，并且每个时期都对所有客户一个一个地拟合模型？我想念的还有另一面吗？
Dataset features:
Number of customers: 1500;
Length of time series: 120;
Number of features per customer: 80(before adding time-shifted features);