def rolling_forecast(self, model, X, y, window_size=10, step_size=1): y_true = [] y_pred = [] for i in range(0, len(X) - window_size + 1, step_size): X_window = X[i:i + window_size] y_window = y[i:i + window_size] model.fit(X_window, y_window) y_true.append(y[i + window_size - 1]) y_pred.append(model.predict(X_window[-1].reshape(1, -1))[0]) return np.array(y_true), np.array(y_pred) 请详细解释一下，并告诉我要输入那些量

这是一个用于滚动预测的函数，它采用一个预测模型，以及一些输入特征和目标变量来生成预测结果。

具体来说，该函数的输入包括：

- model：预测模型，可接受任何实现了“fit”和“predict”方法的模型对象。
- X：形状为(n_samples, n_features)的特征矩阵，其中n_samples是样本数，n_features是特征数。
- y：形状为(n_samples,)的目标向量，其中n_samples是样本数。
- window_size：窗口大小，用于指定滚动预测过程中每个窗口的大小。
- step_size：步长，用于指定滚动预测过程中每个窗口之间的跨度。

该函数的输出包括：

- y_true：形状为(n_windows,)的目标向量，其中n_windows是滚动预测过程中生成的窗口数。
- y_pred：形状为(n_windows,)的预测结果向量，其中n_windows是滚动预测过程中生成的窗口数。

该函数的实现逻辑是，对于每个窗口，它会使用模型对该窗口中的特征和目标变量进行拟合，并使用最后一个特征来生成一个预测结果。然后，该函数将该预测结果添加到预测结果向量中，并将该窗口的最后一个目标变量添加到目标变量向量中。最后，该函数返回目标变量向量和预测结果向量。

需要注意的是，该函数返回的预测结果向量是基于滚动预测过程生成的，因此它的长度可能会比输入的目标向量短。此外，由于该函数使用了滚动窗口，因此它需要一些额外的输入参数来指定窗口的大小和步长。

相关问题

下面的函数中的参数各自代表什么意思def create_tf_dataset( data_array: np.ndarray, input_sequence_length: int, forecast_horizon: int, batch_size: int = 128, shuffle=True, multi_horizon=True, ):

这个函数是用来创建 TensorFlow 的数据集的，其中参数的含义如下：

- data_array: np.ndarray，代表输入的数据数组。
- input_sequence_length: int，代表输入序列的长度。
- forecast_horizon: int，代表预测的时间步数。
- batch_size: int，代表每个批次的大小。
- shuffle: bool，代表是否打乱数据集。
- multi_horizon: bool，代表是否使用多个预测时间步数。

def machine_study_forecast(df): df1=clean_date(df) middle_time = pd.to_datetime('2014-12-14') df1['date'] = pd.to_datetime(df1['date']) df2 = df1[df1['date'] > middle_time] df3 = df1[df1['date'] <= middle_time] df_train=pd.get_dummies(df3['behavior_type'],prefix='behavior_type') print(df_train) y=df_train.behavior_type_4.values y = y.reshape(-1, 1) x=df_train.drop(columns=['behavior_type_4']) x=pd.concat([df3,x],axis=1) x=x.drop(columns=['behavior_type']) print(x) print(y) x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=0) ann = Sequential() # 创建一个序贯ANN(Artifical Neural Network)模型 ann.add(Dense(units=8, input_dim=8, activation='relu')) # 添加输入层 ann.add(Dense(units=16, activation='relu')) # 添加隐层 ann.add(Dense(units=1, activation='sigmoid')) # 添加输出层 ann.summary() # 显示网络模型(这个语句不是必须的) # SVG(model_to_dot(ann, show_shapes=True).create(prog='dot', format='svg')) ann.compile(optimizer='adam', # 优化器 loss='binary_crossentropy', # 损失函数 metrics=['acc']) # 评估指标 history = ann.fit(x_train, y_train, # 指定训练集 epochs=30, # 指定训练的轮次 batch_size=64, # 指定数据批量 validation_data=(x_test, y_test)) # 指定验证集,这里为了简化模型，直接用测试集数据进行验证

这是一段Python代码，用于进行机器学习预测。其中的步骤包括数据清理、数据处理（如对日期进行转换）、对数据进行编码、制定输入和输出变量，并对数据进行训练和测试。最后用到了Keras深度学习框架中的Sequential类。