解释代码：def gbdt_lr(X, y): # 构建梯度提升决策树 gbc = GradientBoostingClassifier(n_estimators=20,random_state=2019, subsample=0.8, max_depth=5,min_samples_leaf=1,min_samples_split=6) gbc.fit(X, y) # 连续变量离散化 gbc_leaf = gbc.apply(X) gbc_feats = gbc_leaf.reshape(-1, 20) # 转换为onehot enc = OneHotEncoder() enc.fit(gbc_feats) gbc_new_feature = np.array(enc.transform(gbc_feats).toarray()) # 输出转换结果 print(gbc_new_feature) return gbc_new_feature X=gbdt_lr(X,y) # 划分数据集 x_train, x_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size = 0.3, random_state = 272)

这段代码是一个机器学习算法的实现，主要步骤如下：

1. 使用梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree，GBDT)算法构建模型，其中n_estimators设置为20，random_state设置为2019，subsample设置为0.8，max_depth设置为5，min_samples_leaf设置为1，min_samples_split设置为6。

2. 对于连续变量，进行离散化操作。

3. 对于得到的离散化结果，进行One-Hot编码。

4. 输出编码结果，并将其作为新的特征。

5. 使用train_test_split函数将数据集分为训练集和验证集，其中测试集占总数据集的30%。

6. 最后返回转换后的特征作为模型训练的输入。

需要注意的是，这段代码中使用的GBDT模型是通过Scikit-learn库的GradientBoostingClassifier类实现的。同时，One-Hot编码的实现是通过Scikit-learn库的OneHotEncoder类实现的。