for X_trn_data, y_trn_data, X_tst_data, y_tst_data in zip(all_X_trn, all_y_trn, all_X_tst, all_y_tst): plt.subplot(1,2,idx+1) for estimator, model_name in zip(bestEstimators, model_names): helper.plotROCCurve(estimator, X_trn_data, y_trn_data, X_tst_data, y_tst_data, model_name) plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=4, linestyle='--', alpha=0.7) plt.xlabel('False Positives Rate') plt.ylabel('True Positives Rate') plt.title('ROC curves for feature set ' + str(idx)) plt.legend(loc="best") plt.tight_layout() idx += 1 plt.show()

这段代码是用来绘制多个模型在不同特征集下的 ROC 曲线图的。其中，该代码使用了一个 for 循环，依次遍历多个特征集。对于每个特征集，又使用了一个 for 循环，依次遍历多个模型，并调用 helper.plotROCCurve() 方法来绘制该模型在该特征集下的 ROC 曲线。最后，调用 plt.show() 方法显示所有的 ROC 曲线图。

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idx = 0 for X_trn_data, y_trn_data, X_tst_data, y_tst_data in zip(all_X_trn, all_y_trn, all_X_tst, all_y_tst): print('') print('Feature version ' + str(idx)) idx = idx + 1 for model, model_name, parameter in zip(models, model_names, parameters):

这段代码是一个for循环，循环中的第一行定义了一个变量idx并将其初始化为0。接下来通过zip函数将多个列表进行打包，依次取出all_X_trn、all_y_trn、all_X_tst、all_y_tst中的元素，分别赋值给X_trn_data、y_trn_data、X_tst_data、y_tst_data。在每次循环开始时，会先打印两个空行和一个字符串 'Feature version ' + str(idx)，其中str(idx)是将idx转换成字符串类型。然后idx加1。接着使用zip函数将多个列表进行打包，依次取出models、model_names、parameters中的元素，分别赋值给model、model_name、parameter。这里的models、model_names、parameters分别是包含多个模型、模型名称、模型超参数的列表。在循环体中，可以根据model、model_name、parameter来训练模型、进行预测等操作。

# Separate the training data into training and validation set X_trn, X_tst, y_trn, y_tst = train_test_split(X, y, test_size=0.15, random_state=42, stratify=y)

这段代码是用于将数据集分成训练集和验证集。首先，通过train_test_split函数将X和y分别划分成训练集和测试集，其中test_size=0.15表示将15%的数据划分为测试集，random_state=42表示设置随机数种子以保证结果的可重复性，stratify=y表示按照y中的类别比例进行分层抽样。最终，将划分得到的X_trn、X_tst、y_trn、y_tst分别赋值给对应的变量。在机器学习中，将数据集分成训练集和验证集的目的是为了模型选择和调优。训练集用于训练模型，验证集用于评估模型的性能和选择最优的超参数，测试集用于最终评估模型的泛化性能。