用LSTM对年月的某个值进行预测，为什么要改变数据的结构

对于使用LSTM进行时间序列预测的任务，需要将原始数据转换为适合LSTM模型输入的格式。通常将时间序列数据划分为输入序列和输出序列，然后将其转换为监督学习问题。具体地，对于每个时间步，将过去的若干个时间步的数据作为输入，将当前时间步的数据作为输出。这样就可以将时间序列数据转换为监督学习问题，以便使用LSTM模型进行建模和预测。

因此，需要将原始数据结构改变为一个二维数组，其中一维表示时间步，另一维表示输入特征或输出特征。这样，可以将时间序列数据转换为适合LSTM模型输入的格式。同时，也可以根据需要对输入输出特征进行归一化等预处理操作，以提高模型的预测性能。