#构造训练数据 trainX1,trainX2, _ = create_dataset(data, config.n_predictions,config.skip) _ , _,trainY = create_datas

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。