학습 데이터가 현저히 적은데, 어떻게 시계열 처리 회귀 모델을 만들 것인가?

일일 단위 유저 시계열 입력 데이터 (주요 variable :: 체중, 하루 총 소모 칼로리)

[time step을 연속성 7일로 가져간다.]

7일 → 예측 → 30, 90일 (종합)

7일의 배열의 첫번째 꺼를 기준으로 2배 → 낫배드

운동 강도에 대한 예측 (유산소, 헬스)

비어있는 타임스텝 집어 넣는거는 가능

response.data

→ [{}, {}] = len(list) = 2

오늘 시간을 기준으로 비어있는 시간을 계산을 해서 채워넣고

비어있는 컬럼까지 임의 기입을 하는거네..?

2개는 더 채우는거고, 3개는 비어있는걸로

7일 기준 7일, 6일, 5일, 4일 → 열심히 하고 계시네요 와 같이