ET = (ET - np.mean(ET)) / np.std(ET)

这行代码是对一个名为 ET 的 numpy 数组进行标准化处理。标准化是一种常见的数据预处理技术，它可以将数据转换为均值为0，标准差为1的标准正态分布。这种转换可以使不同尺度的特征具有相同的重要性，并且可以提高一些机器学习算法的性能。该行代码中，np.mean(ET)计算了ET数组的平均值，并将其从ET中减去，然后除以np.std(ET)计算ET数组的标准差，以实现标准化处理。

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ef rmse(a,b,i): x = rawdat1 a = a*(np.max(np.abs(x[:, i]))-np.min(np.abs(x[:, i])))+np.min(np.abs(x[:, i])) b = b*(np.max(np.abs(x[:, i]))-np.min(np.abs(x[:, i])))+np.min(np.abs(x[:, i])) #b = b*(np.max(np.abs(x[:, i]))-np.min(np.abs(x[:, i])))+np.min(np.abs(x[:, i])) er = [] for i in range(len(a)): er.append(a[i]-b[i]) er1 = [] er2 = [] for i in range(len(a)): er2.append(np.abs((a[i]-b[i]))/b[i]) for p in er: er1.append(p*p) loss = sqrt(sum(er1)/len(er1)) loss1 = sum(er2)/len(er2) return a,b,loss,loss1 e1,e2,et,et1 = rmse(Predict_FG,testY,0)什么意思

这段代码定义了一个计算均方根误差（RMSE）的函数 `rmse()`，该函数接受三个参数 `a`、`b` 和 `i`，其中 `a` 和 `b` 分别是预测值和真实值的数组，`i` 是特征列的索引。

在函数内部，首先将 `a` 和 `b` 转换为原始数据的实际值，即通过最大值和最小值来反归一化。然后，函数计算预测误差和误差率。其中，预测误差是指预测值与真实值之间的差值，误差率是指预测误差除以真实值。最后，函数计算预测误差的均方根、误差率的平均值，并将其返回。

在代码的最后一行，函数 `rmse()` 被调用，其中 `Predict_FG` 是模型的预测值，`testY` 是测试集的真实值，`0` 是特征列的索引。函数的返回值分别赋值给 `e1`、`e2`、`et` 和 `et1`。这里的变量名可能是作者根据实际情况定义的。

def rmse(a,b,i): x = rawdat1 a = a*(np.max(np.abs(x[:, i]))-np.min(np.abs(x[:, i])))+np.min(np.abs(x[:, i])) b = b*(np.max(np.abs(x[:, i]))-np.min(np.abs(x[:, i])))+np.min(np.abs(x[:, i])) #b = b*(np.max(np.abs(x[:, i]))-np.min(np.abs(x[:, i])))+np.min(np.abs(x[:, i])) er = [] for i in range(len(a)): er.append(a[i]-b[i]) er1 = [] er2 = [] for i in range(len(a)): er2.append(np.abs((a[i]-b[i]))/b[i]) for p in er: er1.append(p*p) loss = sqrt(sum(er1)/len(er1)) loss1 = sum(er2)/len(er2) return a,b,loss,loss1 e11,e21,et1,et11 = rmse(Predict_FG1,testY1,0)什么意思

这段代码定义了一个计算均方根误差（RMSE）的函数 `rmse()`，其输入参数和功能与之前的函数 `rmse()` 相同。

在代码的最后一行，函数 `rmse()` 被调用，其中 `Predict_FG1` 是模型对测试集的预测值，`testY1` 是测试集的真实值，`0` 是特征列的索引。函数的返回值分别赋值给 `e11`、`e21`、`et1` 和 `et11`。这里的变量名可能是作者根据实际情况定义的。

这段代码和之前的代码的主要区别是输入的数据不同，一个是原始数据的全量数据，另一个是测试集的数据。因为 RMSE 是用来衡量模型在测试集上的表现，所以需要使用测试集的数据来计算。