Python 使用单一LSTM模型预测350个微段？
我正在做一个项目，我必须预测350个细分市场的销售额。我有2015年每个微细分市场的月度数据。微观细分是11个细分的一部分，每个细分都有不同的趋势。我试图建立一个单一的LSTM模型来预测所有350个微型细分市场的销售额，但效果并不理想 我将回顾24个月，预测未来12个月，对于每个微段，我有54个数据点，使用滑动窗口，我得到列车数据中每个微段的18个数据点 我有以下问题（将其张贴在与之相关的同一个问题中）：Python 使用单一LSTM模型预测350个微段？,python,keras,deep-learning,lstm,Python,Keras,Deep Learning,Lstm,我正在做一个项目，我必须预测350个细分市场的销售额。我有2015年每个微细分市场的月度数据。微观细分是11个细分的一部分，每个细分都有不同的趋势。我试图建立一个单一的LSTM模型来预测所有350个微型细分市场的销售额，但效果并不理想 我将回顾24个月，预测未来12个月，对于每个微段，我有54个数据点，使用滑动窗口，我得到列车数据中每个微段的18个数据点 我有以下问题（将其张贴在与之相关的同一个问题中）： 为350个分段建立一个单一的LSTM模型，每个分段有54个数据点，这是一个好的选择吗？或者