解释y_train_split,np.round(tr_preds)

- `y_train_split`: 这是一个训练数据集中目标变量的子集，通常用于训练监督学习模型。在机器学习中，通常将数据集分为训练集和测试集，其中训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。`y_train_split`包含了训练集中目标变量的真实值。

- `np.round(tr_preds)`: 这是一个将预测值四舍五入后得到的结果。在机器学习中，我们通常使用模型来预测目标变量的值。预测值可能是连续的实数或离散的类别。在某些情况下，我们需要将预测值转换为离散的类别，例如二分类问题。在这种情况下，我们可以使用四舍五入函数`np.round()`将预测值转换为0或1。

请注意，这两个概念可能是不同的，它们在代码中的含义取决于上下文。

相关问题

#split into train and validation train1 = new_data[:2187] valid1 = new_data[2187:] x_train1 = train1.drop('close', axis=1) y_train1 = train1['close'] x_valid1 = valid1.drop('close', axis=1) y_valid1 = valid1['close'] #implement linear regression from sklearn.linear_model import LinearRegression model = LinearRegression() model.fit(x_train1,y_train1)w = model.coef_ b = model.intercept_ #得到bias值 print(len(w)) # 输出参数数目 print([round(i,2) for i in w]) #输出w列表，保留5位小数 print(b) #输出bias#make predictions and find the rmse preds = model.predict(x_valid1) rms=np.sqrt(np.mean(np.power((np.array(y_valid1)-np.array(preds)),2))) rms 解释每行代码

- `train1 = new_data[:2187]`: 从 `new_data` 中选取前2187行数据作为训练数据，存储到 `train1` 中。
- `valid1 = new_data[2187:]`: 从 `new_data` 中选取第2187行及以后的数据作为验证数据，存储到 `valid1` 中。
- `x_train1 = train1.drop('close', axis=1)`: 从 `train1` 中删除 `close` 列，得到训练数据的特征矩阵 `x_train1`。
- `y_train1 = train1['close']`: 将 `train1` 中的 `close` 列提取出来，得到训练数据的目标向量 `y_train1`。
- `x_valid1 = valid1.drop('close', axis=1)`: 从 `valid1` 中删除 `close` 列，得到验证数据的特征矩阵 `x_valid1`。
- `y_valid1 = valid1['close']`: 将 `valid1` 中的 `close` 列提取出来，得到验证数据的目标向量 `y_valid1`。
- `from sklearn.linear_model import LinearRegression`: 从 `sklearn.linear_model` 模块中导入 `LinearRegression` 类。
- `model = LinearRegression()`: 创建一个 `LinearRegression` 类的对象 `model`。
- `model.fit(x_train1,y_train1)`: 使用训练数据 `x_train1` 和 `y_train1` 来拟合线性回归模型。
- `w = model.coef_`: 获取线性回归模型的系数向量 `w`。
- `b = model.intercept_`: 获取线性回归模型的截距 `b`。
- `print(len(w))`: 输出系数向量的长度，即特征数目。
- `print([round(i,2) for i in w])`: 输出系数向量的每个元素，保留2位小数。
- `print(b)`: 输出截距 `b`。
- `preds = model.predict(x_valid1)`: 使用训练好的线性回归模型对验证数据 `x_valid1` 进行预测，得到预测结果向量 `preds`。
- `rms=np.sqrt(np.mean(np.power((np.array(y_valid1)-np.array(preds)),2)))`: 计算预测结果向量 `preds` 与验证数据目标向量 `y_valid1` 的均方根误差 `rms`。
- `rms`: 输出均方根误差 `rms`。

import numpy as np # define 'train' and 'valid' variables first # 将 preds_valid 转换为 NumPy 数组 preds_valid = np.array(preds_valid) # make predictions preds = [] for i in range(0,103): a = train['close'][len(train)-103+i:].sum() + sum(preds) b = a/103 preds.append(b) # calculate RMSE valid = [...] # define 'valid' variable first preds_np = np.array(preds) sum_preds = preds_np.sum() preds_valid = [] for i in range(0, len(preds) - 102): preds_slice = preds_np[i:i+103] sum_slice = preds_slice.sum() b = sum_slice / 103 preds_valid.append(b) rms = np.sqrt(np.mean(np.power((np.array(valid['close'])-preds_valid),2)))有错怎么解决

这个代码中的错误是由于 valid['close'] 和 preds_valid 都不是 NumPy 数组，因此无法进行计算。你需要将它们都转换为 NumPy 数组，或者使用 Pandas 数据框的 .values 属性来获取其 NumPy 数组形式。以下是两种解决方法：

1. 将 valid['close'] 和 preds_valid 都转换为 NumPy 数组：

import numpy as np

# 将 valid['close'] 和 preds_valid 都转换为 NumPy 数组
close_np = np.array(valid['close'])
preds_valid_np = np.array(preds_valid)

# 计算均方根误差
rms = np.sqrt(np.mean(np.power((close_np - preds_valid_np), 2)))

2. 使用 Pandas 数据框的 .values 属性来获取其 NumPy 数组形式：

import numpy as np

# 计算均方根误差
rms = np.sqrt(np.mean(np.power((valid['close'].values - np.array(preds_valid)), 2)))

以上两种方法都可以解决这个错误。