for test in test_set:
时间: 2024-05-17 10:15:27 浏览: 8
这行代码看起来是一个for循环,用于遍历测试数据集test_set中的每一个数据点。其中,test是一个变量,用于保存当前循环到的测试数据点。在循环体中,可能会对每个测试数据点进行一些操作,例如通过KNN算法对其进行分类,并将分类结果与真实标签进行比较以计算分类准确率等指标。在这个循环中,我们依次遍历了测试数据集中的每一个数据点,对每个数据点进行分类,并计算分类准确率等指标。这个操作通常用于评估KNN算法的性能。您对这个代码块还有其他问题吗?
相关问题
for set_ in (strat_train_set, strat_test_set): set_.drop("income_cat", axis=1, inplace=True)
这行代码是在删除数据集中的一个名为 "income_cat" 的列,它是在对数据集进行分层抽样时添加的一个临时列。由于在实际使用中不需要这一列,因此可以将其删除,以免影响后续的数据分析和建模过程。该代码通过inplace=True参数实现就地修改原始数据集。同时,该代码也使用了一个for循环,对训练集和测试集都执行了相同的操作。
for i in range(60,len(test_set)): x_test.append(test_set[i-60:i,0]) y_test.append(test_set[i,0])
这段代码是在处理时间序列数据时,将测试集分成了多个样本,每个样本长度为60。具体来说,对于测试集中的每个时间步,都以它为结尾,向前选取60个时间步作为一个样本,把这些样本存储在 x_test 中,对应的目标值(即该时间步的真实值)则存储在 y_test 中。这样就可以用 x_test 中的样本预测 y_test 中对应的目标值了。