train_set = dataset[0:train_days].reset_index(drop=True) test_set = dataset[train_days: train_days+testing_days].reset_index(drop=True) training_set = train_set.iloc[:, 1:2].values print(training_set) testing_set = test_set.iloc[:, 1:2].values
时间: 2024-01-27 17:03:08 浏览: 130
BITVehicle_Dataset和txt标签文件
这段代码中,第一行和第二行将数据集分成训练集和测试集,与您之前的理解一致。第三行将训练集中的第二列(索引为1)作为训练特征,提取的是数据集中的某一列作为模型的输入。而print(training_set)这一行代码则是将训练特征打印出来,以便您检查提取是否正确。第五行将测试集中的第二列(索引为1)作为测试特征,提取的是数据集中的某一列作为模型的输入。这些特征将用于在训练集和测试集上评估您的模型的性能。请问您还有其他问题吗?
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