dataY.append(dataset[i+look_back:i+look_back+look_forward, 0]) 什么意思

这行代码是将原始数据集（dataset）按照时间步（look_back）窗口的大小分割，并将每个时间步对应的未来预测值（look_forward）作为预测目标，存储在一个名为dataY的列表中。

具体来说，假设原始数据集有N个时间步，look_back是窗口大小，look_forward是未来预测的时间步数。那么这行代码将会从第一个时间步开始，每次取出look_back个时间步的数据作为一个样本的特征，同时取出接下来的look_forward个时间步的数据作为这个样本的预测目标。然后将这个样本的预测目标存储在dataY列表中，以便后续使用。这个过程会一直持续到第N-look_back个时间步，因为在这之后就无法再取出look_back个时间步的数据了。