详细解释这段代码中的每一句:
时间: 2024-03-07 17:48:06 浏览: 20
好的,以下是对该代码段中每一句的详细解释:
```python
for i in range(len(test_data)):
Y = model.predict(X_test[i].reshape(1,-1))[0]
N = y_test[i]
P = abs(Y/N)
error.append(P)
```
1. `for i in range(len(test_data)):`
这行代码使用for循环遍历测试数据集test_data中的每一个样本。其中,`len(test_data)`表示数据集中样本的数量。
2. `Y = model.predict(X_test[i].reshape(1,-1))[0]`
这行代码使用训练好的模型model对测试数据集test_data中的第i个样本进行预测,并将预测结果赋值给变量Y。`model.predict()`方法用于对输入数据进行预测,`X_test[i]`表示输入数据,`reshape(1,-1)`方法将其转换为模型所需的输入形状,`[0]`表示取出预测结果的第一个元素。
3. `N = y_test[i]`
这行代码将测试数据集test_data中第i个样本的真实标签赋值给变量N。`y_test[i]`表示测试数据集中第i个样本的真实标签。
4. `P = abs(Y/N)`
这行代码计算预测值Y与真实值N之间的相对误差,并将其赋值给变量P。`abs()`函数用于计算绝对值。
5. `error.append(P)`
这行代码将每个样本的相对误差P添加到列表error中。`append()`方法用于在列表的末尾添加元素。最终,列表error将包含测试数据集中每个样本的相对误差。