model.fit(train_x, train_y, eval_metric='rmse', eval_set=[(train_x, train_y), (test_x, test_y)], verbose=True)

这段代码是用于训练模型的。`fit()`函数用于训练模型，接受训练数据和标签作为输入。下面是各个参数的解释：

- `train_x`：训练数据集的特征。
- `train_y`：训练数据集的标签。
- `eval_metric`：评估指标，用于衡量模型在训练过程中的性能。在这里，使用的是均方根误差（RMSE），它是回归问题中常用的评估指标。
- `eval_set`：用于验证模型性能的数据集列表。在这里，使用了两个元组，分别包含训练数据和标签以及测试数据和标签。
- `verbose`：控制训练过程中是否输出详细信息。设置为`True`表示输出详细信息。

通过调用`fit()`函数，模型将根据提供的训练数据和标签进行训练，并在训练过程中使用指定的评估指标对模型进行评估。同时，还会输出关于训练进度和模型性能的详细信息。