解释以下每一行代码%% 初始化数据 clc clear close all %% 导入数据 data = xlsread('数据集.xlsx','Sheet1','A1:F100');%导入数据库 %% 划分训练集和测试集 TE= randperm(100);%将数据打乱，重新排序； PN = data(TE(1: 80), 1: 5)';%划分训练集输入 TN = data(TE(1: 80), 6)';%划分训练集输出 PM = data(TE(81: end), 1: 5)';%划分测试集输入 TM = data(TE(81: end), 6)';%划分测试集输出 %% 数据归一化 [pn, ps_input] = mapminmax(PN, 0, 1);%归一化到（0，1） pn=pn'; pm = mapminmax('apply', PM, ps_input);%引用结构体，保持归一化方法一致； pm=pm'; [tn, ps_output] = mapminmax(TN, 0, 1); tn=tn'; %% 模型参数设置及训练模型 trees = 100; % 决策树数目 leaf = 5; % 最小叶子数 OOBPrediction = 'on'; % 打开误差图 OOBPredictorImportance = 'on'; % 计算特征重要性 Method = 'regression'; % 选择回归或分类 net = TreeBagger(trees, pn, tn, 'OOBPredictorImportance', OOBPredictorImportance,... 'Method', Method, 'OOBPrediction', OOBPrediction, 'minleaf', leaf); importance = net.OOBPermutedPredictorDeltaError; % 重要性 %% 仿真测试 pyuce = predict(net, pm ); %% 数据反归一化 Pyuce = mapminmax('reverse', pyuce, ps_output); Pyuce =Pyuce'; %% 绘图 figure %画图真实值与预测值对比图 plot(TM,'bo-') hold on plot(Pyuce,'r*-') hold on legend('真实值','预测值') xlabel('预测样本') ylabel('预测结果') grid on figure % 绘制特征重要性图 bar(importance) legend('各因素重要性') xlabel('特征') ylabel('重要性') %% 相关指标计算 error=Pyuce-TM; [~,len]=size(TM); R2=1-sum((TM-Pyuce).^2)/sum((mean(TM)-TM).^2);%相关性系数 MSE=error*error'/len;%均方误差 RMSE=MSE^(1/2);%均方根误差 disp(['测试集数据的MSE为：', num2str(MSE)]) disp(['测试集数据的MBE为：', num2str(RMSE)]) disp(['测试集数据的R2为：', num2str(R2)]) 训练集测试集参数怎样选择？数据代表含义是什么？

这段代码实现了一个基于决策树的回归模型，用于预测一个数据集中的某一列（第6列）的值。具体解释如下：

- 第一行是清空 MATLAB 的命令窗口、工作区和图形窗口。
- 第三行导入一个名为“数据集.xlsx”的 Excel 文件中的第一个工作表（Sheet1）中的前100行数据到 MATLAB 的变量 data 中。
- 第六行通过随机打乱数据顺序并将其分为训练集和测试集。
- 第七行到第十一行是对输入数据进行归一化处理，将输入数据缩放到 0~1 的范围内。
- 第十四行到第二十二行是模型训练的关键部分，其中 trees 和 leaf 分别是决策树的数量和最小叶子节点数。OOBPrediction 打开误差图，OOBPredictorImportance 计算特征重要性。net 是训练的模型。
- 第二十五行是使用模型进行测试，并反归一化处理得到预测结果 Pyuce。
- 第二十八行到第三十二行是绘制图形和计算模型的相关指标，包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和相关系数（R2）等。

至于训练集、测试集的参数选择以及数据代表的含义，需要根据具体的数据集和任务来确定。一般来说，可以使用交叉验证等技术来确定模型参数和数据集的划分方式，并根据数据集的实际含义来理解各列数据的含义。