dataset[i+look_back:i+look_back+look_forward, -1]) 是什么意思

这里的 `dataset` 是指一个包含多个数据点的数据集，每个数据点可能有多个特征，而 `i` 是当前数据点的索引。 `look_back` 和 `look_forward` 是两个预先定义好的参数，用于控制时间序列数据的滑动窗口大小。

`dataset[i+look_back:i+look_back+look_forward, -1]` 则表示从当前数据点的后面 `look_back` 个数据点开始到后面 `look_forward` 个数据点结束，数据集中所有数据点的最后一列的取值。可以理解为选取了一个以当前数据点为中心的滑动窗口，然后从这个窗口中取出所有数据点的最后一列特征的取值。

相关问题

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。

解释程序段：def create_dataset(dataset, look_back, look_forward): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset)-look_back-look_forward+1): a = dataset[i:(i+look_back), :-1] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i+look_back:i+look_back+look_forward, 0]) return np.array(dataX), np.array(dataY)

这段程序定义了一个函数 `create_dataset`，它的作用是将给定的数据集转换成输入和输出数据集，用于后续的模型训练。

该函数需要三个参数：

- `dataset`：原始数据集，它是一个二维数组，每行代表一个时间步的数据，每列代表不同的特征。
- `look_back`：输入数据集中包含的过去时间步数。
- `look_forward`：输出数据集中包含的未来时间步数。

函数首先创建两个空列表 `dataX` 和 `dataY`，用于存储输入和输出数据集。接着，通过一个循环，依次处理每个时间步的数据。对于每个时间步，从 `dataset` 中取出 `look_back` 个过去时间步的数据，组成一个二维数组 `a`，并将其添加到 `dataX` 列表中。同时，从 `dataset` 中取出接下来的 `look_forward` 个时间步的第一个特征值，也就是下一个时间步的目标值，添加到 `dataY` 列表中。

最后，函数将 `dataX` 和 `dataY` 转换成 NumPy 数组，并将它们作为元组返回。