print("%s = %f" % (predictions_list[i][0], predictions_list[i][1]))

predictions_list 是一个包含预测结果的列表，每个元素都是一个包含两个值的元组。第一个值表示预测结果的名称，第二个值表示预测结果的数值。上述代码使用了字符串格式化来打印预测结果，将预测结果的名称和数值插入到格式化字符串中。

具体来说，"%s" 表示要插入一个字符串，"%f" 表示要插入一个浮点数。通过使用 "% (predictions_list[i][0], predictions_list[i][1])" 将预测结果的名称和数值传递给格式化字符串，然后使用 print 函数打印出来。

请注意，这个代码片段只是提供了一个打印预测结果的示例，并没有提供完整的上下文。如果您需要更多帮助，请提供更多相关的代码或详细说明。

相关问题

将这部分代码改为分步循环执行:for obj in tf.classify(net, img, roiL,min_scale=1, scale_mul=0.8, x_overlap=0.5, y_overlap=0.5): print("**********\nPredictions at [x=%d,y=%d,w=%d,h=%d]" % obj.rect()) img.draw_rectangle(obj.rect()) predictions_list = list(zip(labels, obj.output())) for i in range(len(predictions_list)): print("%s = %f" % (predictions_list[i][0], predictions_list[i][1])) num1=ord(predictions_list[i][0])-48 if predictions_list[i][1]>0.7 and num1==num: uart.write('1') print('11') B0=1 C1=1 C0=0 roiR=(89,77,40,40) for obj in tf.classify(net, img, roiR,min_scale=1, scale_mul=0.8, x_overlap=0.5, y_overlap=0.5): print("**********\nPredictions2 at [x=%d,y=%d,w=%d,h=%d]" % obj.rect()) img.draw_rectangle(obj.rect()) predictions_list2 = list(zip(labels, obj.output())) for p in range(len(predictions_list2)): print("%s = %f" % (predictions_list2[p][0], predictions_list2[p][1])) num2=ord(predictions_list2[p][0])-48 if predictions_list2[p][1]>0.7 and num2 == num: uart.write('2') print("22") B0=1 C1=1 C0=0

以下是将代码改为分步循环执行的示例：

# 第一个循环
for obj in tf.classify(net, img, roiL, min_scale=1, scale_mul=0.8, x_overlap=0.5, y_overlap=0.5):
    print("**********\nPredictions at [x=%d,y=%d,w=%d,h=%d]" % obj.rect())
    img.draw_rectangle(obj.rect())
    predictions_list = list(zip(labels, obj.output()))
    
    for i in range(len(predictions_list)):
        print("%s = %f" % (predictions_list[i][0], predictions_list[i][1]))
        num1 = ord(predictions_list[i][0]) - 48
        if predictions_list[i][1] > 0.7 and num1 == num:
            uart.write('1')
            print('11')
            B0 = 1
            C1 = 1
            C0 = 0

# 第二个循环
roiR = (89, 77, 40, 40)
for obj in tf.classify(net, img, roiR, min_scale=1, scale_mul=0.8, x_overlap=0.5, y_overlap=0.5):
    print("**********\nPredictions2 at [x=%d,y=%d,w=%d,h=%d]" % obj.rect())
    img.draw_rectangle(obj.rect())
    predictions_list2 = list(zip(labels, obj.output()))
    
    for p in range(len(predictions_list2)):
        print("%s = %f" % (predictions_list2[p][0], predictions_list2[p][1]))
        num2 = ord(predictions_list2[p][0]) - 48
        if predictions_list2[p][1] > 0.7 and num2 == num:
            uart.write('2')
            print("22")
            B0 = 1
            C1 = 1
            C0 = 0

这样，原来的代码被分成了两个循环，分别执行不同的操作。注意，我只是将代码进行了分块并进行了调整，具体的语义和逻辑仍然需要根据实际需求来确认。

results <- list() for(i in 1:1) { print(paste(i,"fold")) train_index <- unlist(cvlist[-i]) test_index <- cvlist[[i]] m_train = Markers_2[train_index,] m_test = Markers_2[test_index,] Pheno_train = pheno[train_index,] Pheno_test = pheno[test_index,] class(m_test) TS <- as.numeric(Pheno_train) ETA<-list(list(X= m_train ,model='BayesB')) fit_BB=BGLR(y=TS,ETA=ETA,nIter=nIter,burnIn=burnIn,thin=thin,saveAt=saveAt,df0=5,S0=S0,weights=weights,R2=R2) str(fit_BB) pre_eta <- list(list(X= m_test ,model='BayesB')) predictions <- predict( fit_BB, pre_eta ) # predictions[predictions < 0] <- 0.1 obversion <- Pheno_test results[[i]] <- data.frame( test_index,predictions, obversion) }；如该代码所示，predict时候结果是训练集的数量

根据你提供的代码，问题出在predict()函数的调用上。在predict()函数中，你应该使用与训练集相同的ETA对象，而不是使用不同的ETA对象去进行预测。因此，你需要将预测数据的ETA对象设置为与训练数据相同的ETA对象。具体来说，你需要在predict()函数中使用和拟合模型时相同的ETA值。

修改后的代码如下：

results <- list() 
for(i in 1:1) {
  print(paste(i,"fold"))
  train_index <- unlist(cvlist[-i])
  test_index <- cvlist[[i]]
  m_train = Markers_2[train_index,]
  m_test = Markers_2[test_index,]
  Pheno_train = pheno[train_index,]
  Pheno_test = pheno[test_index,]
  TS <- as.numeric(Pheno_train)
  ETA<-list(list(X=  m_train ,model='BayesB'))
  fit_BB=BGLR(y=TS,ETA=ETA,nIter=nIter,burnIn=burnIn,thin=thin,saveAt=saveAt,df0=5,S0=S0,weights=weights,R2=R2)
  str(fit_BB)
  # 使用相同的ETA对象进行预测
  predictions <- predict(fit_BB, list(list(X=m_test, model='BayesB', ETA=ETA)), nIter=nIter, burnIn=burnIn, thin=thin)
  obversion <-  Pheno_test
  results[[i]] <- data.frame(test_index, predictions, obversion)
}

这样修改后，predict()函数将会使用相同的ETA对象去进行预测，而不是使用不同的ETA对象。