代码解读:def startTrainMult(data,name,config): ''' data: 多维数据 返回训练好的模型 ''' data = data.iloc[:,1:] pr

这段代码定义了一个函数`startTrainMult`，用于训练多维时间序列数据的模型。具体解读如下： 1. `data = data.iloc[:,1:]`：将输入数据中的第一列（通常是时间戳）删除，只保留特征列。 2. `yindex = data.columns.get_loc(name)`：获取目标变量在特征列中的索引。 3. `data = np.array(data,dtype='float64')`：将数据转换为numpy数组，并指定数据类型为float64。 4. `data, normalize = NormalizeMult(data)`：对数据进行归一化处理，并返回归一化后的数据和归一化参数。 5. `data_y = data[:,yindex]`：从归一化后的数据中提取目标变量的数据。 6. `data_y = data_y.reshape(data_y.shape[0],1)`：将目标变量的数据转换为二维数组，以便后续处理。 7. `trainX1,trainX2, _ = create_dataset(data, config.n_predictions,config.skip)`：调用`create_dataset`函数构造训练数据，其中`trainX1`和`trainX2`分别表示输入数据的两个部分，`_`表示不需要的输出数据。 8. `_ , _,trainY = create_dataset(data_y,config.n_predictions,config.skip)`：同上，构造目标变量的训练数据。 9. `if len(trainY.shape) == 1: trainY = trainY.reshape(-1,1)`：如果目标变量的训练数据是一维的，将其转换为二维数组。 10. `model = trainModel(trainX1, trainX2 , trainY, config)`：调用`trainModel`函数进行模型训练。 11. `return model,normalize`：返回训练好的模型和归一化参数。