res_date_dict = {} y_test = list(y_test) for i in range(len(test_dates)): if test_dates[i] not in res_date_dict: y_pred = y_forest_pred_test[i] # print("y_test[i]: ",type(y_test) ) y_true = y_test[i] if y_true == 0: continue abs_rate = math.fabs(y_pred - y_true) / y_true if abs_rate <= 0.1 : res_date_dict[test_dates[i]] = [y_pred, y_true] if len(res_date_dict) == 10: break这段代码什么意思
时间: 2024-04-03 11:30:40 浏览: 7
这段代码的作用是在测试随机森林模型后,从测试集中选出绝对误差小于等于0.1的10个日期,并将这些日期和它们对应的预测值和真实值存储在`res_date_dict`中。具体来说,它的实现方式是先创建一个空字典`res_date_dict`,然后将测试集中的日期存储在`test_dates`列表中,并将`y_test`转换为列表。接下来,它使用一个循环遍历所有测试日期,如果该日期还没有在`res_date_dict`中,它将计算该日期的预测值`y_pred`和真实值`y_true`,并且如果`y_true`等于0,则跳过该日期。然后,如果绝对误差`abs_rate`小于等于0.1,它将在`res_date_dict`中为该日期存储`[y_pred, y_true]`。最后,如果`res_date_dict`的长度已经等于10,它将跳出循环。
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res_date_dict = {} y_test = list(y_test) for i in range(len(test_dates)): if test_dates[i] not in res_date_dict: y_pred = y_forest_pred_test[i] # print("y_test[i]: ",type(y_test) ) y_true = y_test[i] if y_true == 0: continue abs_rate = math.fabs(y_pred - y_true) / y_true if abs_rate <= 0.1 : res_date_dict[test_dates[i]] = [y_pred, y_true] if len(res_date_dict) == 10: break
根据你的代码,我猜测你正在进行一个随机森林模型的测试,并且你正在创建一个名为`res_date_dict`的字典来存储测试结果。你将测试数据集中的日期存储在`test_dates`列表中,并且你正在将`y_test`转换为列表。接下来,你正在使用一个循环来遍历所有测试日期,并且如果该日期还没有在`res_date_dict`中,你将计算该日期的预测值`y_pred`和真实值`y_true`,并且如果`y_true`等于0,则跳过该日期。然后,如果绝对误差`abs_rate`小于等于0.1,你将在`res_date_dict`中为该日期存储`[y_pred, y_true]`。最后,如果`res_date_dict`的长度已经等于10,你将跳出循环。这个代码片段的目的是什么?
ground_true_values = [ res_date_dict[key][1] for key in sorted_days ]什么意思
这段代码的意思是,对于字典res_date_dict中按照日期排序后得到的日期列表sorted_days,依次取出每个日期key,然后找到对应日期key的value(假设为一个列表),将该列表中的第二个元素(假设为ground truth值)取出来,存储到另一个列表ground_true_values中。最后,ground_true_values中存储的就是按照日期排序的res_date_dict字典中所有日期对应的ground truth值。