train(poly_features[:n_train, :4], poly_features[n_train:, :4], labels[:n_train], labels[n_train:])
时间: 2024-05-31 07:13:45 浏览: 33
这是一个模型训练的代码片段,其中包括:
- `poly_features[:n_train, :4]` 是训练数据的前 `n_train` 行,而且只选取了前 4 列特征;
- `poly_features[n_train:, :4]` 是测试数据,是训练数据之后的所有行,同样选取了前 4 列特征;
- `labels[:n_train]` 是训练数据的标签(即目标值),前 `n_train` 行;
- `labels[n_train:]` 是测试数据的标签,是训练数据之后的所有行;
这里的 `poly_features` 包括了多项式特征,这是为了增加模型的复杂度。模型训练的目的是通过训练集中的特征和标签来学习一个函数,使得对于测试集中的特征,该函数可以预测其标签。
相关问题
解释features[:2], poly_features[:2, :], labels[:2]
features[:2]表示从features数组的第0个元素开始,一直取到第2个元素(不包括第2个元素)的一个子数组,即取features数组的前两个元素。
poly_features[:2, :]表示从poly_features二维数组的第0行开始,一直取到第2行(不包括第2行),并且取出第0到最后一列的子数组。
labels[:2]表示从labels数组的第0个元素开始,一直取到第2个元素(不包括第2个元素)的一个子数组,即取labels数组的前两个元素。
解释这行代码for inputs, labels in train_loader:
这行代码使用 for 循环遍历 train_loader 数据集中的所有小批次(batch)。在每次循环中,train_loader 返回一个包含 batch_size 个训练节点的 tensor,其中 inputs 表示输入特征,labels 表示对应的标签。在模型训练过程中,通常会将 inputs 作为模型的输入,将 labels 作为模型的目标输出,通过最小化模型输出与目标输出之间的差距来训练模型。因此,在每次循环中,可以使用 inputs 和 labels 来计算模型的输出和损失,并对模型参数进行更新。循环遍历完所有的小批次之后,一个 epoch 的训练就完成了。