X_train = np.array(pd.DataFrame(X_train).drop(outliers,axis=0)) y_train = np.array(pd.Series(y_train).drop(outliers,axis=0))详细解释每一句代码

1. `X_train = np.array(pd.DataFrame(X_train).drop(outliers,axis=0))`: 这行代码的作用是将 `X_train` 数据转换为 NumPy 数组并删除 `outliers` 中包含的行。具体来说，先使用 `pd.DataFrame(X_train)` 将 `X_train` 转换为 Pandas DataFrame 对象，然后使用 `drop` 方法删除包含在 `outliers` 列表中的行，最后使用 `np.array` 将结果转换为 NumPy 数组。

2. `y_train = np.array(pd.Series(y_train).drop(outliers,axis=0))`: 这行代码的作用与第一行类似，只不过是针对目标变量 `y_train` 进行操作。先使用 `pd.Series(y_train)` 将 `y_train` 转换为 Pandas Series 对象，然后使用 `drop` 方法删除包含在 `outliers` 列表中的行，最后使用 `np.array` 将结果转换为 NumPy 数组。

总的来说，这两行代码的目的是在训练数据中删除掉不符合预期的、可能会对模型训练产生负面影响的离群值。