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

根据您提供的代码，`create_dataset` 函数返回了三个数组 `TrainX`, `TrainX2` 和 `TrainY`。其中 `TrainX` 是一个三维数组，形状为 `(n_samples, look_back, n_features)`，`TrainX2` 是一个三维数组，形状为 `(n_samples, look_back, n_features)`，`TrainY` 是一个二维数组，形状为 `(n_samples, n_features)`。 如果您要使用这个函数来生成测试数据集 `testX` 和 `testX2`，则需要将 `look_back` 参数设置为测试数据集的长度，并将 `dataset` 参数设置为测试数据集。例如： ``` testX, testX2, testY = create_dataset(test_data, look_back=len(test_data), skip=1) ``` 这样就可以生成与训练数据集相同形状的测试数据集了。然后，您可以使用训练好的模型对测试数据集进行预测，并计算预测结果与真实值之间的误差。