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
时间: 2024-01-27 21:03:08 浏览: 22
您的第一个问题是关于代码的。根据您提供的代码,我猜测您正在处理时间序列数据,并将数据集拆分为训练集和测试集。代码中的第一行将数据集的前train_days天作为训练集,第二行将接下来的testing_days天作为测试集。第三行将训练集中的第二列作为训练特征。这些特征将用于训练您的模型。请问您还有其他问题吗?
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解释这行代码 train_x = dataset[:train_data_len, 0:2]
这行代码的目的是从名为 `dataset` 的数据集中提取训练数据,并将其赋值给名为 `train_x` 的变量。
具体来说,`dataset[:train_data_len, 0:2]` 使用切片操作来选择 `dataset` 数据集的部分数据。这里的 `[:train_data_len]` 表示选择从索引 0 到 `train_data_len-1` 的行,即选择前 `train_data_len` 行的数据。
而 `, 0:2` 表示选择从索引 0 到 1(不包括 2)的列,即选择第 0 列和第 1 列的数据。
因此,`train_x` 变量将包含 `dataset` 数据集中前 `train_data_len` 行的第 0 列和第 1 列的数据。这通常用于将数据集划分为输入特征和标签,并提取用于训练模型的输入特征数据。
简化代码:train_data_ratio = 0.5 train_data_len = int(data_len * train_data_ratio) train_x = dataset[:train_data_len, 0] train_y = dataset[:train_data_len, 1] t_for_training = t[:train_data_len] test_x = dataset[train_data_len:, 0]
这段代码是将数据集划分为训练集和测试集的过程,可以简化为以下代码:
```
train_data_ratio = 0.5
train_data_len = int(data_len * train_data_ratio)
train_x, train_y, t_for_training = dataset[:train_data_len, 0], dataset[:train_data_len, 1], t[:train_data_len]
test_x = dataset[train_data_len:, 0]
```
其中,`train_data_ratio` 是训练集所占比例,`train_data_len` 是训练集的长度。`train_x` 和 `train_y` 分别代表训练集的自变量和因变量,`t_for_training` 是训练集对应的时间戳。`test_x` 是测试集的自变量。
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