for i in range(no_of_subspaces): df_temp = df[feature_list[i]] y_pred = model.fit_predict(df_temp) outlier_labels[str("Model " + str(i + 1))] = pd.DataFrame(y_pred, index=df.index)

这段代码是一个简单的循环，循环次数为no_of_subspaces。在每次循环中，将df中的特征列表feature_list[i]提取出来，然后使用fit_predict方法将数据df_temp输入到模型中进行拟合和预测，得到预测结果y_pred。最后将预测结果存储到一个名为outlier_labels的字典中，并用"Model " + str(i + 1)作为键来标识每个模型的结果。这段代码的目的是将数据分割成几个子空间，并在每个子空间中使用一个模型来检测异常值。