解释代码diff_rev = scaler.inverse_transform(np.pad(np.cumsum(np.pad(pred, (2,0), mode='constant')), (2,0), 'constant')[:, np.newaxis]) rev = np.zeros_like(diff_rev) rev[0], rev[1] = df.iloc[train_size-2][0], df.iloc[train_size-1][0] rev[2:] = diff_rev[:-2] # 输出对比图 plt.plot(df.index[train_size:], df.values[train_size:], label='Real Data') plt.plot(df.index[train_size:], rev, label='Predicted Data') plt.legend() plt.show()

这段代码的作用是将经过预测得到的差分序列反向恢复为原始序列，并将预测结果与原始数据绘制在同一图表中，方便对比。

具体来说，代码中首先使用 `scaler.inverse_transform()` 函数将预测结果 `pred` 进行反归一化处理，得到经过反归一化处理的差分序列 `diff_rev`。这里使用了 `np.pad()` 函数对 `pred` 进行了前置填充，以便后续计算累计和时得到正确的结果。

然后，代码中定义一个与 `diff_rev` 大小相同的零矩阵 `rev`，将 `df` 中的前两个元素赋值给 `rev` 的前两个元素，再将 `diff_rev` 的前两个元素去掉，赋值给 `rev` 的后面部分，从而得到反向恢复后的原始序列 `rev`。

最后，使用 `plt.plot()` 函数将实际数据和预测数据绘制在同一张图表上，并使用 `plt.legend()` 函数添加图例，方便对比。

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解释diff_rev = scaler.inverse_transform(np.pad(np.cumsum(np.pad(pred, (2,0), mode='constant')), (2,0), 'constant')[:, np.newaxis]) rev = np.zeros_like(diff_rev) rev[0], rev[1] = df.iloc[train_size-2][0], df.iloc[train_size-1][0] rev[2:] = diff_rev[:-2]

这是一段代码，主要功能是对预测结果进行反向转换，得到原始数据的预测结果。具体解释如下：

1. `scaler.inverse_transform`：这个函数是将标准化后的数据转换为原始数据，作用是将预测结果从标准化后的范围还原为原始数据的范围。

2. `np.pad`：这个函数是对数组进行填充，将数组的左右两端各填充两个元素，mode参数指定了填充方式为常数填充。

3. `np.cumsum`：这个函数是对数组进行累加求和，返回一个新的数组。

4. `[:, np.newaxis]`：这个操作是将数组的维度从一维变为二维，相当于在列上增加了一个维度。

5. `df.iloc`：这个函数是用来访问DataFrame中的数据，train_size是数据集的训练集部分大小。

6. `rev = np.zeros_like(diff_rev)`：这个语句是创建一个与diff_rev数组大小相同，元素都为0的数组，用来存储反向转换后的结果。

7. `rev[0], rev[1] = df.iloc[train_size-2][0], df.iloc[train_size-1][0]`：这个语句是将原始数据集的最后两个元素赋值给反向转换后的结果的前两个元素。

8. `rev[2:] = diff_rev[:-2]`：这个语句是将反向转换后的结果的第3个元素到最后一个元素赋值为标准化后的预测结果去除前两个元素（因为前两个元素已经赋值为原始数据集的最后两个元素）后的结果。

综上所述，这段代码的主要作用是将标准化后的预测结果转换为原始数据的预测结果。

unscaled_label = scaler.inverse_transform(np_label) unscaled_out = scaler.inverse_transform(np_out)

这段代码用于将模型的输出结果和实际标签从归一化的形式转换回原始的数值形式，具体流程如下：

1. 首先，使用 `scaler.inverse_transform` 函数将 NumPy 数组 `np_label` 转换为原始数值形式，得到未经归一化的标签数据 `unscaled_label`。

2. 接着，使用同样的方式将 NumPy 数组 `np_out` 转换为未经归一化的模型输出结果 `unscaled_out`。

3. 最后，返回 `unscaled_label` 和 `unscaled_out`，用于后续生成评估报告。