def test_process(dataset, labelset, weight1, weight2, value1, value2): pre_data = [] for i in range(len(dataset)): inputset = np.mat(dataset[i]).astype(np.float64) outputset = np.mat(labelset[i]).astype(np.float64) output2 = sigmoid(np.dot(inputset, weight1) - value1) output3 = np.dot(output2, weight2) - value2 output3 = output3.tolist() pre_data.append(output3) pre_data = list(_flatten(pre_data)) return pre_data

这是一个 Python 函数，它的作用是将输入数据集 dataset 和标签集 labelset 经过一定的处理后，返回一个预测结果 pre_data。其中 weight1、weight2、value1、value2 是函数的参数，它们分别代表两个权重矩阵和两个偏置值。函数的具体实现过程是：对于每个输入数据，先将其转换为浮点型矩阵，然后通过权重矩阵 weight1 进行一次线性变换，并经过 sigmoid 函数处理得到 output2；接着将 output2 通过权重矩阵 weight2 进行第二次线性变换，并减去偏置值 value2 得到 output3；最后将 output3 转换为列表形式，并将其添加到 pre_data 中。最后将 pre_data 扁平化后返回。