那为啥上面那个代码运行出来的TrainX的形是(样本数, look_back, 12），问题出在哪里了

如果代码运行出来的TrainX的形状是(样本数, look_back, 12)，那么可能是因为在处理数据时，将所有的12列特征都作为输入特征了。这种情况下，TrainX包含了所有的12列特征，而不仅仅是前11列。 如果想要只使用前11列特征作为输入特征，可以在for循环中修改如下： ```python for i in range(look_back*skip, len(dataset)): a = [] for j in range(i-look_back*skip, i, skip): a.append(dataset[j, :-1]) dataX.append(a) dataX2.append(a) dataY.append(dataset[i, -1]) ``` 这里的`dataset[j, :-1]`表示取第j行除了最后一列之外的所有列作为输入特征。这样处理后，TrainX的形状就应该是(样本数, look_back, 11)了。