def test_model(model, test_loader): #定义测试模型 correct = 0 #将变量correct赋值为0 total = 0 #将变量total赋值为0 with torch.no_grad(): #减少在计算过程中的计算时间 for data in test_loader: #date多批次执行加载集里面的元素 images, labels = data #将images和labels两个变量 #images是图像数据，labels是测试标签 outputs = model(images)#将images数据输入模型计算后的预测结果输出 _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)#找到每个测试样本的预测类型并储存在predicted变量中 total += labels.size(0)#将迭代中总共的样本数量储存在total变量里 correct += (predicted == labels).sum().item()#将预测正确的样本数量储存在correct变量里 print('Accuracy of the network on the test images: %d %%' % (100 * correct / total))#计算模型正确预测的准确率 if __name__ == '__main__':

这段代码是用来测试一个机器学习模型在测试集上的准确率的。该函数接受两个参数：一个是要测试的模型，另一个是测试集数据。在这个函数中，模型会对测试集中的每个样本进行预测，并统计预测正确的样本数量。最后，计算模型在测试集上的准确率并输出。这段代码应该是在一个Python文件中，当该文件作为主程序运行时，会执行该函数。

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# 定义测试函数 def test(model, test_loader, device): model.eval() correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for index,adj,features,labels in test_loader: #adj, features, labels = adj.to(device), features.to(device), labels.to(device) output, _, _ = model(features) _, predicted = torch.max(output.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() acc = 100 * correct / total print('Accuracy: {:.2f}%'.format(acc))

这段代码是一个 PyTorch 模型的测试函数，用于在测试集上评估模型的准确率。函数接受三个参数：

- `model`：PyTorch 模型对象
- `test_loader`：测试数据集的数据加载器
- `device`：模型所在的设备，可以是 CPU 或 GPU

下面是这个函数的详细说明：

1. `model.eval()`：将模型设置为评估模式，这会关闭一些训练时使用的特定功能，例如 dropout 和 batch normalization。

2. `correct = 0` 和 `total = 0`：初始化正确预测的数量和测试样本的总数量。

3. `with torch.no_grad():`：在评估模式下，我们不需要计算梯度，因此使用 `torch.no_grad()` 上下文管理器来关闭梯度计算。

4. `for index,adj,features,labels in test_loader:`：迭代测试集数据加载器，加载测试数据的节点特征、邻接矩阵和标签。

5. `output, _, _ = model(features)`：使用模型预测节点标签，不需要输出中间层的表示或 attention 分数，因此用下划线 `_` 忽略这些值。

6. `_, predicted = torch.max(output.data, 1)`：从输出中找到每个节点标签的预测值，并计算预测的类别。

7. `total += labels.size(0)` 和 `correct += (predicted == labels).sum().item()`：更新测试样本的总数和正确预测的数量。

8. `acc = 100 * correct / total`：计算测试集准确率。

9. `print('Accuracy: {:.2f}%'.format(acc))`：打印测试集准确率。

这个测试函数可以用于对训练好的图神经网络模型进行测试，得到模型在测试集上的准确率。

def train_selected_model(): # global model_var # selected_model = model_var.get() # if selected_model == "线性回归": # train_linear_regression() # elif selected_model == "决策树": # train_decision_tree() # elif selected_model == "随机森林": # train_random_forest() 解释每一句代码含义

这段代码定义了一个名为`train_selected_model()`的函数，其功能是根据用户选择的模型类型训练相应的模型。具体来说：

- `global model_var`：声明`model_var`为全局变量。
- `selected_model = model_var.get()`：获取用户选择的模型类型，并将其赋值给变量`selected_model`。
- `if selected_model == "线性回归":`：如果用户选择的模型类型为线性回归，则执行下一行代码。
- `train_linear_regression()`：调用`train_linear_regression()`函数，训练线性回归模型。
- `elif selected_model == "决策树":`：如果用户选择的模型类型为决策树，则执行下一行代码。
- `train_decision_tree()`：调用`train_decision_tree()`函数，训练决策树模型。
- `elif selected_model == "随机森林":`：如果用户选择的模型类型为随机森林，则执行下一行代码。
- `train_random_forest()`：调用`train_random_forest()`函数，训练随机森林模型。