dataset = dataset_encoded.copy()

这段代码实际上是将一个名为`dataset_encoded`的数据集复制到一个新的变量`dataset`中。这样做的目的是为了避免在对`dataset`进行处理时，修改了`dataset_encoded`的内容，从而影响到后续的分析和建模。

具体来说，如果直接对`dataset_encoded`进行处理，比如添加新的特征、删除某些样本等，那么`dataset_encoded`原本的内容就会被覆盖或改变，这可能会导致数据分析和模型训练的结果不准确或不可靠。因此，为了避免这种情况，可以将原始数据集复制到一个新的变量中，然后对新变量进行处理和分析。

`copy()`方法是Python中常用的复制方法，它可以将一个对象的副本复制到一个新的变量中，从而避免原始对象被修改的风险。在这里，`dataset_encoded.copy()`复制了`dataset_encoded`的内容到一个新的变量`dataset`中，这样就可以在对`dataset`进行处理时，不会影响到`dataset_encoded`的内容。

相关问题

train_dataset = LegacyPPIDataset(mode='train') n_classes = train_dataset._labels.shape[1] num_feats = train_dataset.features.shape[1]

根据代码，'LegacyPPIDataset'对象应该已经正确创建了，并且访问'features'属性是必须的，因此第一个问题可以排除。

第二个问题可能是代码中出现了其他名称为'train_dataset'的对象并且具有'features'属性，导致代码访问到了错误的对象。建议检查一下代码中是否存在类似以下的情况：

train_dataset = ...
...
train_dataset = another_dataset(...)
...
n_classes = train_dataset._labels.shape[1]
num_feats = train_dataset.features.shape[1]

如果存在这种情况，可以将第二个'='号左边的变量名修改为其他名称，避免名称冲突。

最后，如果以上两种情况都不是问题所在，需要检查一下'LegacyPPIDataset'类的代码，确认是否对'features'属性进行了修改或删除，导致无法访问。如果是这种情况，可以修改'LegacyPPIDataset'类的代码，确保'features'属性正确存在。

y_train = train_loader.dataset.train_labels.numpy()

`y_train = train_loader.dataset.train_labels.numpy()` 这行代码将训练数据集的标签转换为 NumPy 数组并赋值给变量 `y_train`。

在这行代码中，`train_loader` 是一个数据加载器对象，`train_loader.dataset` 是该加载器对应的数据集对象。`train_labels` 是数据集对象中的一个属性，它代表训练数据集的标签。

`numpy()` 是一个 NumPy 数组的方法，它将 PyTorch 张量（tensor）对象转换为 NumPy 数组。

通过这行代码，将训练数据集的标签转换为 NumPy 数组，并将结果赋值给变量 `y_train`。你可以在后续的代码中使用 `y_train` 来处理或分析训练数据集的标签数据。