我正在使用keras LSTM来解决我面临的多变量，多步骤，预测问题。我对一组产品有逐月观察。我希望产品之间会有一定的相关性，但是不确定是否应该训练1个模型来完成所有这些模型，或者为每个模型分别设计一个模型。
我一直在阅读this post，以了解如何格式化数据集，但我对最终形状感到困惑。该帖子说应该是import turtle
from random import randint
circle.goto(randint(0,100),randint(0,100))
。在我的用例中，假设有100种产品，10个观察值和5个功能...正确的形状是number_samples, time_steps, feature_count还是(1000,1,5)？