在用户可以多次作为训练数据样本的数据上训练双向 LSTM 是否会导致数据泄漏？

每一行都是给定用户在不同时间点的快照。他们过去 N 个月的行为是特征，他们当前的行为是目标。

示例数据：“几个月前”列是唯一的特征。特征和目标连续值。

+------------------+---------+--------------------+----------------+----------------+----------------+-----------------+----------------+------------------------+
| Train Test Split | User Id | Current Month Date | 5 Months Prior | 4 Months Prior | 3 Months Prior | 2 Months Prior  | 1 Month Prior  | Target (Current Month) |
+------------------+---------+--------------------+----------------+----------------+----------------+-----------------+----------------+------------------------+
| test             |     123 | June               |              1 |              4 |              2 |               8 |              2 |                      6 |
| test             |     123 | May                |              0 |              1 |              4 |               2 |              8 |                      2 |
| training         |     123 | April              |              0 |              0 |              1 |               4 |              2 |                      8 |
| training         |     123 | March              |              0 |              0 |              0 |               1 |              4 |                      2 |
| training         |     123 | Feb                |              0 |              0 |              0 |               0 |              1 |                      4 |
+------------------+---------+--------------------+----------------+----------------+----------------+-----------------+----------------+------------------------+

双向 LSTM 会知道训练数据中的某些列包含其他行的目标吗？

示例：4 月的“2 个月前”和“1 个月前”的 4 和 2，将具有 3 月的“1 个月前”和目标的模式，4 和 2。

直觉上我认为它不会学习这些关系，我相信其他机器学习模型，比如树模型和线性回归。但是我没有足够的关于 LSTM 的知识可以肯定地说。我可以通过使用随机数生成器创建模拟数据来验证，但我宁愿理解数学/直觉。