안녕하세요.

시계열 예측 문제는 처음이라 데이터 준비 단계에서 궁금증이 생겼습니당..ㅠ ㅎㅎ

```python

  input_data = np.empty((num_rows * (len(data.columns) - window_size + 1), train_size, len(data.iloc[0, :4]) + 1))

  target_data = np.empty((num_rows * (len(data.columns) - window_size + 1), predict_size))

```

make_train_data에서 input_data의 shape을 형성할때 위 코드와 같이 형성합니다.

하지만 제가 궁금한 점은.. `num_rows * (len(data.columns) - window_size + 1)` 왜 이렇게 윈도우 갯수를 설정하는지 의문입니다.

각 피쳐는 공통으로 들어가니, 윈도우 갯수를 설정하려면. 판매량 데이터에 대해서만 윈도우를 슬라이딩 해야하는 것이 아닌가 싶습니다.

예를들면 이런식이 아닐까 싶은거죠..

```python

  input_data = np.empty((num_rows * (len(data.columns) - 4 - window_size + 1), train_size, len(data.iloc[0, :4]) + 1))

  target_data = np.empty((num_rows * (len(data.columns) - 4 - window_size + 1), predict_size))

```

공통적인 대분류, 중분류, 소분류, 브랜드는 제외하고 해야하는게 아닌가 궁금합니다.

제가 너무 당연한 것을 모르고 질문한 것일수도 있겠지만 ㅠㅠ 도움을 요청드려용!