解释如下程序：def sk_linear_model(X_train, y_train): lr = LinearRegression() lr.fit(X_train,y_train) print("线性模型W:",lr.coef_) print("线性模型b:",lr.intercept_) return lr

这段程序定义了一个函数 `sk_linear_model`，它的功能是使用 Scikit-Learn 库中的线性回归模型拟合训练数据，并返回训练好的模型。

具体来说，这个函数的输入参数有两个：训练数据 `X_train` 和训练标签 `y_train`。其中，`X_train` 是一个二维数组，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征；`y_train` 是一个一维数组，代表每个样本对应的标签。

函数内部首先创建了一个 `LinearRegression` 类的对象 `lr`，然后使用 `fit` 方法对训练数据和标签进行拟合，即训练线性回归模型。拟合完成后，函数会打印出线性模型的权重 `W` 和偏置 `b`，分别对应线性模型中的斜率和截距。

最后，函数返回训练好的线性回归模型 `lr`。这个模型可以用来进行预测和评估。

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解释如下代码：def lr_model(train_pic_sample,feature_list): Y = train_pic_sample['value'].values.ravel() X = train_pic_sample[feature_list].values scaler = preprocessing.MinMaxScaler().fit(X) X_scaled = scaler.transform(X) model = linear_model.LinearRegression() model.fit(X_scaled, Y) y_true = Y y_pred = model.predict(X_scaled) y_pred[y_pred<0] = 1.0 print('train mean:' + str(np.mean(y_true)) ) print('train mean pred:' + str(np.mean(y_pred)) ) print('train mse:' + str(np.std(y_true - y_pred) ) )

这段代码是一个线性回归模型的训练函数。函数接受两个参数：train_pic_sample和feature_list。train_pic_sample是一个包含训练样本的数据框，其中每一行是一个样本，每一列是一个特征。'value'是样本的标签，表示输出值。feature_list是一个包含特征名称的列表，用于选择用于训练的特征。

首先，将训练样本的标签和特征分别存储在Y和X中。然后，使用preprocessing.MinMaxScaler()对特征进行归一化。归一化后的特征存储在X_scaled中。接下来，使用linear_model.LinearRegression()来初始化一个线性回归模型，并使用fit()函数对归一化后的特征和标签进行训练。

在预测之前，通过将预测值小于0的部分设置为1.0来处理异常情况。最后，输出训练集的均值、均方误差等信息。

总之，这段代码实现了一个简单的线性回归模型的训练，并对训练集进行了评估。

def train_linear_regression(): global df, train_ratio x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(df.iloc[:, :-1], df.iloc[:, -1], train_size=train_ratio) model = LinearRegression() model.fit(x_train, y_train) score = model.score(x_test, y_test) text_output.insert(tk.END, "线性回归模型测试评分：{:.2f}\n".format(score))解释每一句代码含义

这段代码定义了一个名为`train_linear_regression()`的函数，其功能是训练一个线性回归模型并返回测试评分。具体来说：

- `global df, train_ratio`：声明`df`和`train_ratio`为全局变量。
- `x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(df.iloc[:, :-1], df.iloc[:, -1], train_size=train_ratio)`：使用`train_test_split`函数将数据集`df`划分为训练集和测试集，其中训练集占比为`train_ratio`，并将划分后的特征和标签分别赋值给`x_train, x_test, y_train, y_test`四个变量。
- `model = LinearRegression()`：创建一个线性回归模型对象`model`。
- `model.fit(x_train, y_train)`：使用训练集`x_train, y_train`来训练模型。
- `score = model.score(x_test, y_test)`：使用测试集`x_test, y_test`来对模型进行评分，评分结果赋值给变量`score`。
- `text_output.insert(tk.END, "线性回归模型测试评分：{:.2f}\n".format(score))`：将测试评分结果添加到文本框`text_output`中，其中`{:.2f}`表示将评分结果保留两位小数，`\n`表示换行符。