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。

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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。

def get_rolling_window_multistep(forecasting_length, interval_length, window_length, features, labels): output_features = np.zeros((1, features.shape[0], window_length)) output_labels = np.zeros((1, 1, forecasting_length)) if features.shape[1] != labels.shape[1]: assert 'cant process such data' else: output_features = np.zeros((1, features.shape[0], window_length)) output_labels = np.zeros((1, 1, forecasting_length)) for index in tqdm.tqdm(range(0, features.shape[1]-interval_length-window_length-forecasting_length+1), desc='data preparing'): output_features = np.concatenate((output_features, np.expand_dims(features[:, index:index+window_length], axis=0))) output_labels = np.concatenate((output_labels, np.expand_dims(labels[:, index+interval_length+window_length: index+interval_length+window_length+forecasting_length], axis=0))) output_features = output_features[1:, :, :] output_labels = output_labels[1:, :, :] return torch.from_numpy(output_features), torch.from_numpy(output_labels)什么意思

这段代码实现了一个滚动窗口的多步时间序列预测的数据处理函数。函数接收四个参数：预测长度 forecasting_length，间隔长度 interval_length，滑动窗口长度 window_length，以及特征 features 和标签 labels。函数的输出是一个元组，其中包含了处理后的特征和标签，两者都被转换成了 PyTorch 的 Tensor 格式。

该函数的主要实现步骤是：遍历特征序列，从每个时间点开始，每隔 interval_length 个时间点，取出长度为 window_length 的滑动窗口作为输入特征，同时取出该窗口后 forecasting_length 个时间点的数据作为输出标签。这样，我们就可以将时间序列分成多个滑动窗口，每个窗口都对应一个输出标签。最终，函数返回的特征和标签分别是一个三维的 Tensor，第一维表示样本数量，第二维表示时间步数（即窗口长度），第三维表示特征或标签的维度。