train = data[data['isDefault'].notna()] test = data[data['isDefault'].isna()] y = train['isDefault'] folds = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=546789) test_preds = LGBModel(train, test, y, folds) test_preds.rename({'loan_id': 'id'}, axis=1)[['id', 'isDefault']].to_csv('baseline891_参数自动优化.csv', index=None)什么意思

这段代码是用于机器学习中的数据预处理和模型训练的。首先，将数据集分为两部分：训练集和测试集。其中，训练集中的数据包含了目标变量（isDefault），而测试集中的数据则不包含。然后，将训练集中的目标变量（isDefault）提取出来，作为模型的标签。接着，使用 KFold 方法将训练集分为五份，进行交叉验证。最后，使用 LGBModel 模型进行训练，并对测试集进行预测。预测结果将被保存在一个 CSV 文件中，其中包含每个样本的 ID 和预测值。其中，LGBModel 是一个梯度提升树模型，用于分类问题。