二天预测第三天，20天预测未来7天，使用了不同的模型。是因为要预测的数据更大才这样做的吗

在两个例子中，使用了相似的模型结构，都使用了循环神经网络 (RNN) 的一种变体——长短时记忆网络 (LSTM)。主要的区别在于输入和输出的设置，以及问题的本质。

1. **前两天预测第三天：**
   - **输入：** 使用过去两天的开盘价作为输入特征。
   - **输出：** 预测第三天的开盘价。
   - **问题本质：** 针对短期内的波动和趋势进行预测，每次只预测一个时间步。

2. **前20天预测未来7天：**
   - **输入：** 使用过去20天的开盘价作为输入特征。
   - **输出：** 预测未来7天的开盘价。
   - **问题本质：** 考虑更长时间跨度的预测，一次性预测多个时间步。

虽然模型结构相似，但问题的本质差异导致了输入和输出的不同设置。在实践中，你可能会发现对于不同的时间序列预测问题，需要根据问题的性质和需求来调整输入和输出的设置。

如果你关注的是短期内的波动，可能更适合使用前两天预测第三天的方法。如果你更关心较长时间跨度内的趋势，那么使用前20天预测未来7天可能更合适。选择合适的时间序列预测问题设置取决于你对问题的理解和业务需求。