def create_dataset(dataset, look_back,skip): ''' 对数据进行处理 ''' dataX,dataX2,dataY = [],[],[] #len(data

这个函数的作用是将原始数据集转换为可以用于训练模型的格式。它接受三个参数： - `dataset`：原始数据集，应该是一个二维数组，其中每行表示一个时间步长的数据。 - `look_back`：用于预测当前时间步长的过去时间步长数。 - `skip`：用于从过去时间步长中提取样本的间隔。 该函数返回三个数组： - `TrainX`：形状为`(样本数量, 过去时间步长数, 特征数量)`的数组，表示用于预测当前时间步长的过去时间步长的数据。 - `TrainX2`：形状为`(样本数量, 过去时间步长数/skip, 特征数量)`的数组，表示用于计算注意力的过去时间步长的数据。 - `TrainY`：形状为`(样本数量, 特征数量)`的数组，表示当前时间步长的目标值。 例如，如果您有一个形状为`(100, 5)`的原始数据集，其中每行包含5个特征，您可以使用以下代码将其转换为可用于训练模型的格式： ``` look_back = 3 skip = 1 trainX, trainX2, trainY = create_dataset(dataset, look_back, skip) ``` 这将返回三个数组`trainX`、`trainX2`和`trainY`，它们分别具有形状`(97, 3, 5)`、`(97, 3, 5)`和`(97, 5)`。这些数组可以用于训练模型。