predictions_pre = model(test_features).detach().numpy()

这行代码的作用是使用训练好的 `model` 对测试数据 `test_features` 进行预测，并将预测结果转换为一个 NumPy 数组。具体来说：

- `model(test_features)` 表示对测试数据 `test_features` 进行前向传播得到预测值。
- `.detach()` 表示将预测值从计算图中分离出来，使得在反向传播时不会计算这部分的梯度。
- `.numpy()` 表示将预测值转换为一个 NumPy 数组，以便后续的处理和分析。

因此，`predictions_pre` 是一个包含预测结果的 NumPy 数组。可以根据实际需求对其进行进一步的处理和分析。

相关问题

# make predictions train_predict = model.predict(X_train) test_predict = model.predict(X_test) # invert predictions train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) Y_train = scaler.inverse_transform([Y_train]) test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict) Y_test = scaler.inverse_transform([Y_test])

这段代码是用于进行模型预测并反向缩放预测结果的过程：

1. 使用已经训练好的LSTM模型对训练集和测试集进行预测，得到预测结果train_predict和test_predict。

2. 将train_predict和test_predict中的数值反向缩放回原始数值范围，得到反向缩放后的train_predict和test_predict。

3. 同样地，将Y_train和Y_test也反向缩放回原始数值范围，得到反向缩放后的Y_train和Y_test。注意，这里需要将Y_train和Y_test转换成列表类型，然后再进行反向缩放。

import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() def get_optimized_results(X_train_scaled,X_test_scaled, y_train,y_test,key="imp_real"): feature_columns = [tf.feature_column.numeric_column('x', shape=X_train_scaled.shape[1:])] train_input = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn( x={"x": X_train_scaled}, y=y_train[key], batch_size=50, shuffle=False, num_epochs=None) eval_input = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn( x={"x": X_test_scaled}, y=y_test[key], shuffle=False, batch_size=X_test_scaled.shape[0], num_epochs=1) estimator_improve = tf.estimator.DNNRegressor( feature_columns=feature_columns, hidden_units=[300, 100], dropout=0.3, # 1 optimizer=tf.train.ProximalAdagradOptimizer( # 2 learning_rate=0.01, # 3 l1_regularization_strength=0.01, # 4 l2_regularization_strength=0.01) # 5 ) estimator_improve.train(input_fn=train_input,steps=1000) # steps results_generator = estimator_improve.predict(eval_input) results = [result["predictions"][0] for result in results_generator] return results

这段代码是在导入TensorFlow库后，调用其中的旧版本作为默认版本，并定义了一个函数get_optimized_results，此函数用于优化回归模型。函数中使用了TensorFlow的一些功能，例如feature_column来定义特征列，estimator来创建模型实例，inputs来生成模型输入数据等。其中，函数接收训练集和测试集的特征和目标数据，并使用DNNRegressor作为模型，并进行调参，以得到最优的结果。