解释如下代码：def lr_model(train_pic_sample,feature_list): Y = train_pic_sample['value'].values.ravel() X = train_pic_sample[feature_list].values scaler = preprocessing.MinMaxScaler().fit(X) X_scaled = scaler.transform(X) model = linear_model.LinearRegression() model.fit(X_scaled, Y) y_true = Y y_pred = model.predict(X_scaled) y_pred[y_pred<0] = 1.0 print('train mean:' + str(np.mean(y_true)) ) print('train mean pred:' + str(np.mean(y_pred)) ) print('train mse:' + str(np.std(y_true - y_pred) ) )

这段代码是一个线性回归模型的训练函数。函数接受两个参数：train_pic_sample和feature_list。train_pic_sample是一个包含训练样本的数据框，其中每一行是一个样本，每一列是一个特征。'value'是样本的标签，表示输出值。feature_list是一个包含特征名称的列表，用于选择用于训练的特征。

首先，将训练样本的标签和特征分别存储在Y和X中。然后，使用preprocessing.MinMaxScaler()对特征进行归一化。归一化后的特征存储在X_scaled中。接下来，使用linear_model.LinearRegression()来初始化一个线性回归模型，并使用fit()函数对归一化后的特征和标签进行训练。

在预测之前，通过将预测值小于0的部分设置为1.0来处理异常情况。最后，输出训练集的均值、均方误差等信息。

总之，这段代码实现了一个简单的线性回归模型的训练，并对训练集进行了评估。