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

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。