开始 | |__ 初始化一个空列表 preds | |__ 循环104次: | | | |__ 选择最近的104天作为训练集,并将之前的预测结果添加到其中 | | | |__ 计算这104天的收盘价总和,并将其与之前的预测结果相加 | | | |__ 通过将总和除以103来计算平均值 | | | |__ 将平均值添加到列表preds中 | |__ 计算预测值与验证集实际值之间的均方根误差(RMSE) | 结束能不能把这段流程给我用图片展示出来
时间: 2023-08-12 20:27:02 浏览: 113
当然可以,以下是对这段流程的可视化表示:
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开始
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|__ 初始化一个空列表 preds
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|__ 循环104次:
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| |__ 选择最近的104天作为训练集,并将之前的预测结果添加到其中
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| |__ 计算这104天的收盘价总和,并将其与之前的预测结果相加
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| |__ 通过将总和除以103来计算平均值
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| |__ 将平均值添加到列表preds中
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|__ 计算预测值与验证集实际值之间的均方根误差(RMSE)
结束
```
希望这个可视化表示能够更好地帮助您理解这段代码的流程。
相关问题
Start | |__ Initialize an empty list called preds | |__ Loop 104 times: | | | |__ Select the most recent 104 days of the training set and add any previous predictions to it | | | |__ Calculate the sum of the closing prices of these 104 days and add to the sum of previous predictions | | | |__ Calculate the average by dividing the sum by 103 | | | |__ Add the average to the list preds | |__ Calculate the root mean squared error (RMSE) between the predicted values and the actual values of the validation set | End翻译成中文
开始 | |__ 初始化一个名为 preds 的空列表 | |__ 循环 104 次: | | | |__ 选择最近的 104 天作为训练集,并将之前的预测结果添加到其中 | | | |__ 计算这 104 天的收盘价总和,并将其与之前的预测结果相加 | | | |__ 通过将总和除以 103 来计算平均值 | | | |__ 将平均值添加到列表 preds 中 | |__ 计算预测值与验证集实际值之间的均方根误差 (RMSE) | 结束
np.argsort(raw_preds)[:15]
这段代码使用了numpy库中的argsort函数,对numpy数组raw_preds进行排序,并返回其排序后的索引值数组中前15个元素的索引。
具体来说,argsort函数的作用是返回对输入数组进行排序后的索引值数组。例如,假设有一个numpy数组a,可以使用以下代码来对其进行排序并返回排序后的索引值数组:
```python
import numpy as np
a = np.array([3, 1, 4, 2, 5])
sorted_indices = np.argsort(a)
print(sorted_indices)
```
输出结果为:
```
[1 3 0 2 4]
```
其中,sorted_indices数组中的元素表示原数组a中对应位置的元素在排序后的数组中的索引。例如,sorted_indices[0]表示原数组a中最小的元素1在排序后的数组中的索引为0。
回到原始的代码,np.argsort(raw_preds)返回的是raw_preds数组中元素排序后的索引值数组。而[:15]表示对该索引值数组取前15个元素,即返回raw_preds数组中排名前15的元素的索引值。