history = model.fit(X_train, Y_train, epochs=20, batch_size=1240, validation_data=(X_test, Y_test), callbacks=[EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=4)], verbose=1, shuffle=False)

这段代码使用 Keras 库中的 "fit" 方法来训练模型。具体来说，它使用 "model.fit" 方法训练模型，其中 "X_train" 和 "Y_train" 分别是训练集的输入和输出，"epochs=20" 表示训练的轮数，"batch_size=1240" 表示训练时每个批次使用的样本数，"validation_data=(X_test, Y_test)" 表示在训练过程中使用测试集来评估模型性能，"callbacks=[EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=4)]" 表示使用 EarlyStopping 回调函数来避免过拟合，"verbose=1" 表示输出训练过程中的信息，"shuffle=False" 表示不对样本进行随机打乱。

在训练过程中，模型将根据训练集中的输入和输出数据不断调整参数，以使模型的预测结果尽量接近训练集中的真实值。同时，模型在每个 epoch 结束后都会使用测试集来评估其性能，以便及时发现过拟合的情况。如果在连续四个 epoch 中测试集上的损失函数值没有改善，则 EarlyStopping 回调函数将停止训练，以避免模型继续过拟合。