Python 多元滞后时间序列的输入

我有一个如下所示的数据集，我正试图为使用Keras训练LSTMNN找到正确的形状

T      X1    X2    X3    X4      
T1    0.6     0     0     1
T2    0.4     0     0     1
T3    0.3     0     0     1
T4    0.2     0     0     1
T5    0.8     0     0     1
T6    0.1     0     0     1
T7    0.2     0     0     1
T8    0.3     0     0     1
...
...

我想构建一个8个时间步长的滞后数据集，用于如下训练，注意，我想预测下一个时间步长 X1输入的8个时间步

Xt-1 = [[0.6,0.4,0.3,0.2,0.8,0.1,0.2,0.3],0,0,1]
yhat = [0.1,0.3,0.8,0.2,0.1,0.2,0.3]

• 此数据集的形状是什么，以获得训练NN所需的正确样本、时间步长和功能

• X1

  会成为8个附加功能吗