predictions = [] for i in range(len(val_dataset.columns)): if i == 0: predictions.append(np.mean(train_dataset[train_dataset.columns[-30:]].values, axis=1)) if i < 31 and i > 0: predictions.append(0.5 * (np.mean(train_dataset[train_dataset.columns[-30+i:]].values, axis=1) + \ np.mean(predictions[:i], axis=0))) if i > 31: predictions.append(np.mean([predictions[:i]], axis=1)) predictions = np.transpose(np.array([row.tolist() for row in predictions])) 作用分析

这段代码的作用是生成一组预测值（predictions）。

首先，通过循环遍历数据集的每一列，其中第一列（i==0）的预测值是训练集（train_dataset）中最后30列数据的平均值（np.mean(train_dataset[train_dataset.columns[-30:]].values, axis=1)）。

对于其他列，i在1到31之间时，预测值是前i-1个预测值和训练集中后30+i列数据的平均值的平均值（0.5 * (np.mean(train_dataset[train_dataset.columns[-30+i:]].values, axis=1) + np.mean(predictions[:i], axis=0))）。

当i大于31时，预测值是前i-1个预测值的平均值的平均值（np.mean([predictions[:i]], axis=1)）。

最后，将生成的所有预测值转置为矩阵（np.transpose）并返回。