def train_text_transform_Model(model, X_train, X_test): print("Projecting the input data on the eigenfaces orthonormal basis") t0 = time() X_train_model = model.transform(X_train) X_test_model = model.transform(X_test) print("done in %0.3fs" % (time() - t0)) return X_train_model, X_test_model

这个函数的作用是将输入数据通过一个预训练的模型进行转换，并返回转换后的数据。具体来说，输入数据是X_train和X_test，它们的形状为(m, n)，其中m是样本数，n是每个样本的特征数。模型是一个PCA或者LDA模型，它已经在训练集上训练好了，可以将数据投影到一组特征向量上。在函数中，首先调用model.transform(X_train)将训练集数据投影到模型的特征向量上，然后再将测试集数据投影到同一组特征向量上。最后返回两个投影后的数据，分别是X_train_model和X_test_model。