Как решить задачу алгоритма машинного обучения временного ряда с несколькими целевыми переменными y1, y2?
Есть датасет
https://drive.google.com/file/d/1ANqJfKoqZtbjvPCAdbyPvmESmvVfeqIe/view?usp=sharing с полями: дата, остаток, сумма продаж, количество(целевая переменная). Если создавать для обучения модели обучающую и тестовую выборки, то как результат обучения predict применить на практике в продакшене, ведь в реальных условиях для предсказания не будет ничего кроме даты, а в тестовую выборку подаются остаток, сумма продаж.
Поэтому для разбора ситуации создан датасет
dataset = np.array(
[['01.01.2001',1, 100, 1000],
['02.01.2001', 2, 500, 3000],
['03.01.2001', 3, 1500, 5000],
['04.01.2001',4, 3500, 8000],
['05.01.2001',5, 5000, 6500],
['06.01.2001',6, 6000, 7000],
['07.01.2001',7, 8000, 15000],
['08.01.2001',8, 9500, 20000],
['09.01.2001',9, 12000, 21000],
['10.01.2001',10, 14000, 25000],
['11.01.2001',11, 15500, 27000],
['12.01.2001',12, 16500, 30000],
['13.01.2001',13, 25000, 52000],
['14.01.2001',14, 30000, 80000]
])
X = dataset[:, 1:2].astype(int)
# print X
print(X)
[[ 1]
[ 2]
[ 3]
[ 4]
[ 5]
[ 6]
[ 7]
[ 8]
[ 9]
[10]
[11]
[12]
[13]
[14]]
y = dataset[:, 2:4].astype(int)
# print y
print(y)
[[ 100 1000]
[ 500 3000]
[ 1500 5000]
[ 3500 8000]
[ 5000 6500]
[ 6000 7000]
[ 8000 15000]
[ 9500 20000]
[12000 21000]
[14000 25000]
[15500 27000]
[16500 30000]
[25000 52000]
[30000 80000]]
Здесь датасет с 4 полями: дата, входная переменная, 2 выходные переменные. Как создать временной ряд с мульти output с 2 целевыми переменными. Это нужно, чтобы после обучения по алгоритму машинного обучения, можно было ввести только дату, а на выходе получить количество и сумму. За прошлый период обе переменные - количество и сумма известны. Вариант задания массива из двух переменных со сдвигом по лагам от 7 до 30(за неделю надо предсказывать) не удался. Теперь рассматриваю вариант подстановки в поле суммы скользящего среднего за последнюю неделю, но не знаю как реализовать. Целевая переменная, которая нужна - одна - количество продаж.