■ X_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0], 1, x_train.shape[1]))
넘파이(np) 라이브러리 중 형태를 바꿔 주는 함수(reshape)를 사용하여 훈련 데이터(x_train)의 형태를 바꿔 줍니다. 함수의 첫 번째에는 바꿀 데이터(x_train)를, 두 번째에는 어떤 형태로 바꿀지를 넣어줍니다.
총 85개의 데이터로 만들 것이며, 1×3의 형태여야 합니다. x_train.shape을 실행하면 (85, 3)이 나옵니다. 이때 첫 번째 값 x_train.shape[0]인 85를 넣고, 1개씩으로 나누기 위해 1을, 3을 넣기 위해 x_train.shape[1]의 값을 넣어줍니다.
TIP
x_train.shape[0]의 의미는 x_train.shape의 결괏값 중 첫 번째 값을 의미합니다. 마찬가지로 x_train.shape[1]은 두 번째 값을 의미합니다.
■ X_test = np.reshape(x_test, (x_test.shape[0], 1, x_test.shape[1]))
검증 데이터(x_test) 역시 같은 방식으로 바꿔 줍니다.
■ print(X_train.shape)
바뀐 형태의 훈련 데이터(x_train)의 모습(shape)을 살펴봅시다.
■ print(X_test.shape)
바뀐 형태의 훈련 데이터(x_test)의 모습(shape)을 살펴봅시다.