解释这段代码train_aucs=[] test_aucs=[] train_scores=[] test_scores=[] loopn=5 #number of repetition while splitting train/test dataset with different random state. np.random.seed(10) random_states=np.random.choice(range(101), loopn, replace=False) scoring='f1' pca_comp=[] for i in range(loopn): train_X,test_X, train_y, test_y ,indices_train,indices_test= train_test_split(train, target,indices, test_size = 0.3, stratify=target, random_state=random_states[i] )

这段代码的目的是用于进行数据集的训练和测试，并计算模型的性能指标。

代码中的`train_aucs`和`test_aucs`是用来存储每次训练和测试的AUC值（Area Under the Curve），AUC是一种常用的二分类模型性能评估指标。

`train_scores`和`test_scores`则是用来存储每次训练和测试的得分。

`loopn`表示将数据集进行多次划分的重复次数。

`np.random.seed(10)`用于设置随机数生成器的种子，确保每次运行时生成的随机数一致。

`random_states`通过从0到100中选择不重复的随机数，用于指定训练集和测试集划分时的随机状态。

`scoring='f1'`表示使用F1-score作为性能指标。

`pca_comp=[]`是一个空列表，用于存储主成分分析（PCA）的组件。

接下来的循环会执行以下操作：

1. 通过`train_test_split`函数将数据集划分为训练集(`train_X`, `train_y`)和测试集(`test_X`, `test_y`)，同时还会返回训练集和测试集样本的索引(`indices_train`, `indices_test`)。该划分过程中，训练集占总数据集的70%，测试集占30%。划分过程中使用了分层抽样（stratify），以保证训练集和测试集中各类别样本的比例与原始数据集中各类别样本的比例相同。

2. 将划分所使用的随机状态(`random_states[i]`)添加到`random_states`列表中。

最终，这段代码会重复执行`loopn`次，每次划分不同的训练集和测试集，并存储每次训练和测试的AUC值、得分以及PCA组件。