我正在研究一个时间序列数据，我打算为此使用机器学习模型来检测时间序列数据中的变化点。

这些数据是从机械上记录下来的，我们必须预测过程已经完成。现在我们知道流程何时完成（流程完成的实际时间），我们必须将其链接到我们从传感器记录的数据。我们的目标是建立基于当前可用历史数据训练的模型，该模型将能够预测未来数据完成过程的时间。

现在我的问题是我知道该过程在 11:50 完成，所以我创建了目标变量，它从一开始就编码为 0，然后从 11:50 开始编码。我将这些数据输入神经网络以预测变量。这是一个正确的方法吗？是否有任何复杂的方法可以对目标变量进行编码，而不仅仅是在某个时间戳之后将其标记为 1，因为它是时间序列数据，我的目标是预测下一个传感器数据的完成过程的时间？