我说错了，是按最后一行 ：y_hat1(x,y) 把他的所以数据按normalize中的最后一行反归一. normalize（２３，２）最后一行是目标, 型如： y_hat1 = FNormalizeMultUseData(y_hat1, normalize[-1])

好的，那么这段代码的作用是将 y_hat1 中的所有数据按照 normalize 中的最后一行进行反归一操作，其中 normalize 是一个形状为 (23, 2) 的数组，最后一行是目标行。具体的实现过程是使用 FNormalizeMultUseData 函数，该函数接受两个参数，第一个参数是要进行反归一操作的数组 y_hat1，第二个参数是反归一所需的归一化参数，即 normalize 中的最后一行。经过这个操作后，y_hat1 中的数据就被还原成了原始的数据。

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y_hat1(x,y) 把他的所以数据按normalize中的最后一列反归一. normalize（２３，２）最后一列是目标列, 型如： y_hat1 = FNormalizeMultUseData(y_hat1, normalize[-1])

这段代码的作用是将 y_hat1 中的所有数据按照 normalize 中的最后一列进行反归一操作，其中 normalize 是一个形状为 (23, 2) 的数组，最后一列是目标列。具体的实现过程是使用 FNormalizeMultUseData 函数，该函数接受两个参数，第一个参数是要进行反归一操作的数组 y_hat1，第二个参数是反归一所需的归一化参数，即 normalize 中的最后一列。经过这个操作后，y_hat1 中的数据就被还原成了原始的数据。

上面代码没有实现，y_hat1(x,y) 把他的所以数据按normalize中的最后一列反归一. normalize（２３，２）最后一列是目标列,

非常抱歉，我理解有误。如果您想要实现将`y_hat1(x, y)`函数返回的数据按照`normalize`中的最后一列进行反归一化，可以将函数修改为如下形式：

def y_hat1(x, y):
    data = np.concatenate((x, y), axis=1)
    data = FNormalizeMultUseData(data, normalize)
    x = data[:, :-1]
    y = data[:, -1:]
    model = LinearRegression().fit(x, y)
    y_hat = model.predict(x)
    # 反归一化
    y_hat = y_hat * (normalize[-1, 1] - normalize[-1, 0]) + normalize[-1, 0]
    y = y * (normalize[-1, 1] - normalize[-1, 0]) + normalize[-1, 0]
    return y_hat, y

这里新增了反归一化的实现。在`y_hat1`函数中，先使用`FNormalizeMultUseData`函数对数据进行归一化处理。然后使用线性回归模型对归一化后的数据进行拟合，并得到预测值`y_hat`。最后，将`y_hat`和原始的`y`数据按照`normalize`中的最后一列进行反归一化处理，得到反归一化后的预测值和原始值，一并返回即可。