체지방량도 포함되면 좋겠지만, 연속되게 있을 가능성이 없음…
BMI와 칼로리 소모로 다음날의 체중을 학습해서 predict하는게 제일 이상적이라고 생각됨 (데이터 셋이 일단 없으니)
현실 가능한 수준에서의 시계열 예측은
“성별, 나이, 체중, 키, 그 날의 칼로리 소모“ 가 필요할 듯
우선적으로 한 사람의 데이터를 집중적으로 모아보자. (키가 명시적으로 나와있지 않은 경우, 평균키으로 가정)
짧은 시간의 데이터 예측은 오히려 LSTM 보다 GRU 모델이 나을 수도 있다.
이 사람 데이터를 좀 가공해도 괜찮으려나…? (실제 어느정도의 운동을 통해 칼로리를 소모했는지 정확히 알 수가 없음)
하지만, 시계열이 제일 잘 나와있긴 함.
https://www.kaggle.com/code/chrisbow/my-weight-loss-regression-dataset-and-analysis
>>> 사용한다고 하면, kg = ounce * 0.028349 (6자리)