ef database(dataset, start_index, end_index, history_size, target_size): data = [] # 存放特征值 labels = [] # 存放目标值 # 初始的取值片段[0:history_size] start_index = start_index + history_size # 如果不指定特征值终止索引，就取到最后一个分区前 if end_index is None: end_index = len(dataset) - target_size # 遍历整个电力数据，取出特征及其对应的预测目标 for i in range(start_index, end_index): indices = range(i - history_size, i) # 窗口内的所有元素的索引 # 保存特征值和标签值 data.append(np.reshape(dataset[indices], (history_size, 1))) labels.append(dataset[i + target_size]) # 预测未来几个片段的数据 # 返回数据集 return np.array(data), np.array(labels)

这段代码是用于从给定的数据集中创建一个可以用于训练和测试机器学习模型的数据集。它接受以下几个参数：

- dataset：一个包含数据的数组
- start_index：数据集中要使用的起始索引
- end_index：数据集中要使用的终止索引（如果未指定，则使用数据集中最后一个分区的前一个索引作为终止索引）
- history_size：每个数据点的历史数据点数
- target_size：要预测的未来数据点数

该函数的目标是生成一个包含特征值和目标值的数据集，其中每个特征值是一个历史窗口内的数据点，每个目标值是预测未来几个时间步长的数据点。该函数返回两个数组：一个包含特征值的数组和一个包含目标值的数组。