请解释left = np.tile(beta3[0], (np.array(trnValX).shape[0], 1))

这行代码使用了NumPy库中的tile函数，它可以将一个数组沿着指定的方向重复多次。具体来说，np.tile(beta3[0], (np.array(trnValX).shape[0], 1))的意思是将beta3数组中的第一个元素沿着行方向重复trnValX的行数次，沿着列方向重复1次，生成一个新的数组left。

例如，如果beta3[0]是[1,2,3]，而trnValX的行数为4，那么left的结果将是：

[[1, 2, 3],
 [1, 2, 3],
 [1, 2, 3],
 [1, 2, 3]]

这个left数组的作用是用来计算线性回归模型的预测值。实际上，这个操作可以看作是将beta3[0]向量转化为一个矩阵，其中每一行都是原始向量的一个副本。这样做的目的是为了方便进行矩阵乘法运算，因为线性回归模型的预测值可以表示为：

y_pred = X * beta3

其中X是样本特征矩阵，beta3是模型参数向量。由于X的每一行都是一个样本的特征向量，所以我们需要将beta3向量转化为一个与X维度相同的矩阵，才能使用矩阵乘法运算得到预测值y_pred。