LSTMで短期間データからいきなり長期の予測できるのか

Question

前提・実現

LSTMを用いて短期間の時系列データのみから長期の予測を行いたいが、うまくいかない。

発生している問題・エラーメッセージ

LSTMにおいて、学習データには10個の時系列データ(T-10 ~T-1)を用いてモデル学習を行う。
テストの際に、３個の時系列データ(T-10 ~ T-8)のみから予測を行うことはできるのか？

試したこと

pad_sequenceにより0で埋め込んだが、カテゴリ変数の時系列データ（今回は気温）のため、0で埋めると精度が悪くなる
学習の時系列データも３個にすれば予測できるが、精度が悪い

Comments

[asakuta]

> 引用テキストテストの際に、３個の時系列データ(T-10 ~ T-8)のみから予測を行うことはできるのか？
> 学習の時系列データも３個にすれば予測できるが、精度が悪い

結局主題（質問内容）は何なんですか？精度の改善ですか？はたまた正しい予測方法ですか？

回答しようにももっと情報がなければ答えようがありません。

・ラベルは2値分類なのか？
・時系列データとは具体的にどのようなデータなのか？質問文の短期間・長期間は主観じゃないですか？
・精度に関しましてもどこからが良い精度でどこからが悪い精度なのか？
・LSTMは具体的にどのようなチューニングを行ったのか？

とりあえずソースコードとデータの開示をお願いします。