train_predict = model.predict(X_train) test_predict = model.predict(X_test)

这段代码是什么意思？

这段代码是使用机器学习模型进行预测。其中，X_train是训练集数据，X_test是测试集数据。通过调用model.predict()方法，对训练集和测试集进行预测，并将预测结果分别保存在train_predict和test_predict中。在实际应用中，我们通常会将预测结果与真实值进行对比，以评估模型的性能和准确度。

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# 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。

df_new = df.drop(columns=["姓名", "位置","球队"]) # 去除非数值型数据 X_train,X_test,Y_train,Y_test=train_test_split(df_new,Pie1_array,test_size=0.2,random_state=180) # 定义模型 def basic_logosticregression(X_train, X_test, Y_train, Y_test): model = LogisticRegression(random_state=0, solver='lbfgs') model.fit(X_train, Y_train) Y_train_pre = model.predict(X_train) Y_test_pre = model.predict(X_test) train_predict_proba = model.predict_proba(X_train) test_predict_proba = model.predict_proba(X_test) confusion_matrix_result = metrics.confusion_matrix(Y_test_pre, Y_test) print('混淆矩阵结果:\n', confusion_matrix_result) plt.figure(figsize=(8, 6)) sns.heatmap(confusion_matrix_result, annot=True, cmap='Blues') # plt.xlabel('预测的标签') # plt.ylabel('实际的标签') print("逻辑回归") print("score_train: " + str(model.score(X_train, Y_train))) print("score_test: " + str(model.score(X_test, Y_test))) basic_logosticregression(X_train,X_test,Y_train,Y_test) Pie_array = np.array(df['球员贡献度']) df_new = df.drop(columns=["姓名", "位置","球队",'球员贡献度']) data=df_new.values.tolist()

这段代码中，首先使用 `df.drop` 方法去掉了数据框 `df` 中的非数值型数据，然后使用 `train_test_split` 方法将数据集划分为训练集和测试集。接下来定义了一个逻辑回归模型 `basic_logosticregression`，并在其中使用 `LogisticRegression` 方法进行训练和预测。最后，将球员贡献度从数据框中提取出来，再次使用 `df.drop` 方法去掉非数值型数据，并将数据转换为列表。

需要注意的是，这段代码中并没有显示 `Pie1_array` 的定义，因此无法确定该变量的含义和类型，难以对代码进行更深入的分析。同时，该代码中的逻辑回归模型没有进行参数调优，可能会影响模型的性能。如果需要对模型进行更深入的分析和优化，可以参考一些相关的教程或者进行自行探索。