这段代码的作用是使用`create_dataset`函数构造训练数据。它接受三个参数:
- `data`: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。
- `data_y`:目标数据集,应该是一个二维数组,其中每行表示一个时间步长的目标值。
- `config.n_predictions`:用于预测当前时间步长的过去时间步长数。
- `config.skip`:用于从过去时间步长中提取样本的间隔。
该代码返回三个数组:
- `trainX1`: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)`的原始数据集和一个形状为`(100, 1)`的目标数据集,其中每行包含5个特征和1个目标值,您可以使用以下代码将其转换为可用于训练模型的格式:
```
n_predictions = 3
skip = 1
trainX1, trainX2, trainY = create_train_data(data, data_y, n_predictions, skip)
```
这将返回三个数组`trainX1`、`trainX2`和`trainY`,它们分别具有形状`(97, 3, 5)`、`(97, 3, 5)`和`(97, 1)`。这些数组可以用于训练模型。