res_date_dict = {} y_test = list(y_test) for i in range(len(test_dates)): if test_dates[i] not in res_date_dict: y_pred = y_forest_pred_test[i] # print("y_test[i]: ",type(y_test) ) y_true = y_test[i] if y_true == 0: continue abs_rate = math.fabs(y_pred - y_true) / y_true if abs_rate <= 0.1 : res_date_dict[test_dates[i]] = [y_pred, y_true] if len(res_date_dict) == 10: break 这段代码什么意思

这段代码的主要作用是根据测试日期来筛选出预测误差在10%以内的预测结果，然后将这些结果存储在一个字典中。具体来说，代码的执行过程如下：

1. 初始化一个空字典 `res_date_dict`，用于存储符合条件的预测结果。

2. 将 `y_test` 转换为一个列表，并遍历 `test_dates` 中的所有日期。

3. 如果当前日期不在 `res_date_dict` 中，说明还没有对该日期的预测结果进行处理，因此需要进行处理。

4. 获取当前日期对应的预测结果 `y_pred` 和真实值 `y_true`。

5. 如果真实值为0，则跳过该结果，不进行处理。

6. 计算预测误差的绝对值，并将其与真实值进行比较，判断是否满足条件（误差在10%以内）。

7. 如果符合条件，则将该结果存储在 `res_date_dict` 中。

8. 如果 `res_date_dict` 中已经存储了10个符合条件的结果，则跳出循环。

最终，`res_date_dict` 中存储的是10个预测误差在10%以内的结果，以日期为键，以预测值和真实值组成的列表为值。

相关问题

res_date_dict = {} y_test = list(y_test) for i in range(len(test_dates)): if test_dates[i] not in res_date_dict: y_pred = y_forest_pred_test[i] # print("y_test[i]: ",type(y_test) ) y_true = y_test[i] if y_true == 0: continue abs_rate = math.fabs(y_pred - y_true) / y_true if abs_rate <= 0.1 : res_date_dict[test_dates[i]] = [y_pred, y_true] if len(res_date_dict) == 10: break

根据你的代码，我猜测你正在进行一个随机森林模型的测试，并且你正在创建一个名为`res_date_dict`的字典来存储测试结果。你将测试数据集中的日期存储在`test_dates`列表中，并且你正在将`y_test`转换为列表。接下来，你正在使用一个循环来遍历所有测试日期，并且如果该日期还没有在`res_date_dict`中，你将计算该日期的预测值`y_pred`和真实值`y_true`，并且如果`y_true`等于0，则跳过该日期。然后，如果绝对误差`abs_rate`小于等于0.1，你将在`res_date_dict`中为该日期存储`[y_pred, y_true]`。最后，如果`res_date_dict`的长度已经等于10，你将跳出循环。这个代码片段的目的是什么？

def build_sequences(text, window_size): #text:list of capacity x, y = [],[] for i in range(len(text) - window_size): sequence = text[i:i+window_size] target = text[i+1:i+1+window_size] x.append(sequence) y.append(target) return np.array(x), np.array(y) # 留一评估：一组数据为测试集，其他所有数据全部拿来训练 def get_train_test(data_dict, name, window_size=8): data_sequence=data_dict[name][1] train_data, test_data = data_sequence[:window_size+1], data_sequence[window_size+1:] train_x, train_y = build_sequences(text=train_data, window_size=window_size) for k, v in data_dict.items(): if k != name: data_x, data_y = build_sequences(text=v[1], window_size=window_size) train_x, train_y = np.r_[train_x, data_x], np.r_[train_y, data_y] return train_x, train_y, list(train_data), list(test_data) def relative_error(y_test, y_predict, threshold): true_re, pred_re = len(y_test), 0 for i in range(len(y_test)-1): if y_test[i] <= threshold >= y_test[i+1]: true_re = i - 1 break for i in range(len(y_predict)-1): if y_predict[i] <= threshold: pred_re = i - 1 break return abs(true_re - pred_re)/true_re def evaluation(y_test, y_predict): mae = mean_absolute_error(y_test, y_predict) mse = mean_squared_error(y_test, y_predict) rmse = sqrt(mean_squared_error(y_test, y_predict)) return mae, rmse def setup_seed(seed): np.random.seed(seed) # Numpy module. random.seed(seed) # Python random module. os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed) # 为了禁止hash随机化，使得实验可复现。 torch.manual_seed(seed) # 为CPU设置随机种子 if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.manual_seed(seed) # 为当前GPU设置随机种子 torch.cuda.manual_seed_all(seed) # if you are using multi-GPU，为所有GPU设置随机种子 torch.backends.cudnn.benchmark = False torch.backends.cudnn.deterministic = True

这段代码主要是用来进行数据预处理和模型评估的。其中，`build_sequences`函数用来将数据转化为序列数据，`get_train_test`函数用来获取训练集和测试集，`relative_error`函数用来计算相对误差，`evaluation`函数用来计算模型的MAE、MSE和RMSE指标。另外，`setup_seed`函数用来设置随机种子，以保证实验的可复现性。整个代码涉及到了numpy、random、os和torch等库的使用，可以用来进行深度学习相关的实验和研究。