예측 목적: 주어진 데이터 window로 앞으로 정해진 시간내의 값들을 예측하기
예를 들자면, 14개의 변수를 가진 row가 하루에 10분마다 기록된다면, 데이터는 하루당 144개의 관측치를 갖는다.
이때 5일간의 데이터로 앞으로의 6시간을 예측한다고 가정한다면,
모형을 학습하기 위한 window는 720(5일*144)개의 관측값을 포함하고 있다.
이러한 구성을 많이 만들 수 있는 데이터 세트가 실험에 적합하다.
학습이 잘 되기 위해
1. 학습하려는 window가 많아야함.
2. time interval을 잘 주어야함. => 예를 들어, 10분마다 수집되는 데이터지만 데이터