shape_num = input_data.shape X_row = input_data.iloc[:, :shape_num[1]-1] Y_row = input_data.iloc[:, shape_num[1]-1] train_x, val_test_x, train_y, val_test_y = train_test_split(X_row, Y_row, test_size = 0.3, shuffle = True) val_x, test_x, val_y, test_y = train_test_split(val_test_x, val_test_y, test_size = 0.5, shuffle = True)

这段代码是在对输入数据进行预处理，主要是将输入数据划分为训练集、验证集和测试集。具体来说，首先根据输入数据的形状获取输入数据的列数，然后将输入数据的前shape_num[1]-1列作为X，最后一列作为Y。接着，使用train_test_split函数将X和Y按照一定比例（这里是测试集占30%）划分为训练集和剩下的数据。再次使用train_test_split函数将剩下的数据按照一定比例（这里是验证集和测试集各占剩余数据的一半）划分为验证集和测试集。其中，shuffle参数为True表示在划分数据时进行随机打乱。这样处理后，就可以将训练集、验证集和测试集用于模型的训练、验证和测试了。