# 模型精确度 def compute_accuracy(v_xs, v_ys): global prediction y_pre = sess.run(prediction, feed_dict={xs: v_xs, keep_prop: 0.5}) # y_pre_tru=(y_pre-0.05)*(np.max(datays)-np.min(datays))/(0.95-0.05) accuracy_prediction = 1 / (1 + tf.sqrt(tf.reduce_mean(tf.square(y_pre - ys)))) # accuracy_prediction_tru=1/(1+tf.sqrt(tf.reduce_mean(tf.square(y_pre_tru-datays_test)))) result = sess.run(accuracy_prediction, feed_dict={xs: v_xs, ys: v_ys, keep_prop: 0.5}) print(y_pre) return result这段代码含义

这段代码的含义是定义了一个计算模型精确度的函数，该函数的输入参数为测试数据集(v_xs和v_ys)。在函数内部，首先使用会话(sess)运行模型(prediction)并得到预测结果(y_pre)。然后，使用 TensorFlow 的数学函数计算预测结果(y_pre)与真实结果(ys)之间的误差，进而计算模型的精确度(accuracy_prediction)。最后，使用会话(sess)运行计算模型精确度(accuracy_prediction)的操作，并将测试数据集(v_xs和v_ys)和dropout比率(keep_prop)输入到会话中，得到最终的模型精确度(result)并返回。此外，这段代码中还包含了一些被注释掉的代码，其中的y_pre_tru和accuracy_prediction_tru似乎是计算模型预测结果与真实结果的真实值之间误差和精确度的代码，但并未被使用。