解释这行代码res_df_list <- list() for(i in 1:length(model_obj_list)){ res_pred <- predict(model_obj_list[[i]], inputArr[, variable_cols], type="prob") res_df_list[[i]] <- res_pred[, "1"] } res_df <- as.data.frame(res_df_list) res_score <- rowMeans(res_df) checkDir(dirname(outprefix)) res_AUC_df <- summary_AUC(test_label=test_label, predict_value=res_score, outprefix=outprefix) res <- data.frame(test_label=test_label, predict_value=res_score)

这段代码主要是用来进行模型预测并计算测试数据的AUC值。具体实现步骤如下：

1. 创建一个空列表res_df_list，用于存储每个模型的预测结果。

2. 对于每个模型，使用predict函数对测试数据进行预测，并获取预测结果的第一列（即正样本的概率值），将其存储到res_df_list中。

3. 将res_df_list转换为数据框res_df，每行对应一个测试样本，每列对应一个模型的预测结果。

4. 对于每行数据，计算其对应每个模型的预测结果的平均值，作为该行数据的最终预测得分。

5. 调用summary_AUC函数计算测试数据的AUC值，并将结果存储在res_AUC_df中。

6. 将测试数据的真实标签和预测得分存储到数据框res中，并返回该数据框res。