x_train = [] y_train = [] # 按照上述规律不断滑动取值 for i in np.arange(1, len(train)): x_train.append(train[i - 1:i, :]) y_train.append(train[i, 3])
时间: 2024-01-26 14:04:14 浏览: 30
这段代码是什么意思?
这段代码是在处理时间序列数据,将训练数据集划分为一个一个的时间窗口。具体来说,x_train和y_train分别是输入特征和输出标签的训练数据集。x_train的每一个元素是由前一个时间步到当前时间步的数据组成的,y_train则是当前时间步的标签值。这个过程中,通过滑动窗口的方式,不断取到连续的时间序列数据,用于训练模型。其中,train是原始的时间序列数据。
相关问题
# Shuffle training data idx = np.random.permutation(len(X_train)) X_train, y_train = X_train[idx], y_train[idx]完善该代码
这段代码是用于随机打乱训练数据的顺序,其中X_train和y_train是训练数据集和标签集。你可以在代码中添加注释以帮助理解,如下所示:
```
# 导入numpy库
import numpy as np
# 获取训练数据集和标签集的长度
len_X_train = len(X_train)
len_y_train = len(y_train)
# 生成一个0到len_X_train-1的随机排列索引
idx = np.random.permutation(len_X_train)
# 根据生成的随机排列索引打乱X_train和y_train的顺序
X_train = X_train[idx]
y_train = y_train[idx]
```
y_train = [np.array(y_train)[:, i] for i in range(7)]
这行代码是将 `y_train` 中包含的多个标签分离出来,分别存储在不同的 `numpy` 数组中,每个数组对应一个标签。假设 `y_train` 是一个形状为 `(n_samples, n_labels)` 的二维数组,其中 `n_samples` 是样本数量,`n_labels` 是标签数量。那么这行代码会生成一个包含 `n_labels` 个数组的列表,每个数组的形状都是 `(n_samples,)`,表示对应标签的所有样本的标签值。这样做可以方便地对每个标签进行单独处理。