get_rolling_window_multistep

`get_rolling_window_multistep` 是一个函数，用于将时间序列数据转换为可用于多步时间序列问题的滚动窗口数据。它的输入是一个一维时间序列数组和两个参数：窗口大小（window_size）和预测步数（horizon）。函数返回两个数组：一个是滚动窗口的输入数据，另一个是对应的输出数据。每个滚动窗口的输入数据包括窗口中的时间序列值，而对应的输出数据则是在预测步数后的时间序列值。

例如，如果输入时间序列是 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]，窗口大小是 3，预测步数是 2，那么函数将返回以下两个数组：

输入数据：[[1, 2, 3], [2, 3, 4], [3, 4, 5], [4, 5, 6], [5, 6, 7], [6, 7, 8]]
输出数据：[[5, 6], [6, 7], [7, 8], [8, 9], [9, 10]]

这些滚动窗口输入和输出数据可以用于训练和评估多步时间序列预测模型，例如神经网络模型。

相关问题

NameError: name 'get_rolling_window_multistep' is not defined

这个错误通常是因为你的代码中使用了一个未定义的函数或变量。请检查你的代码，并确保你已经定义了名为"get_rolling_window_multistep"的函数，并且在使用它之前已经导入了相关的模块或文件。如果你已经定义了这个函数，但仍然出现这个错误，那么可能是因为你的代码中定义函数的位置不正确或者函数名拼写错误导致的。

features, labels = get_rolling_window_multistep(output_length, 0, input_length, features_.T, np.expand_dims(labels_, 0))

这行代码的作用是获取滚动窗口多步预测的特征和标签。其中，`output_length`表示预测的时间步长，`input_length`表示输入的时间步长，`features_.T`表示特征数据的转置，`np.expand_dims(labels_, 0)`表示标签数据的维度扩展。该函数将滚动窗口的特征和标签以元组的形式返回。