表格数据二分类：1D CNN与LSTM输入形状及示例验证

背景数据与建模情况 #

• 原始数据集：2487576条观测记录，包含21个变量，对应37000个硬盘的每日传感器数据
• 建模数据集：选取180天的健康硬盘数据、360天的故障硬盘数据，用于构建二分类模型
• 过往LSTM建模：已将数据处理为[batch, timesteps, feature]格式的3D张量，模型输入形状设置为(5,21)

核心疑问 #

• 尝试构建1D CNN模型时，要求生成batch_shape + (steps, input_dim)的3D张量，疑惑为何需要设置input_dim=1
• 希望明确1D CNN的输入形状与LSTM输入形状的本质差异
• 需要验证手头的Toy示例是否准确呈现了CNN与LSTM二分类任务的完整数据预处理步骤

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ForestGump