帮我解释这段代码features_list = [float(x) for x in request.form.values()] features = np.array(features_list).reshape(1, -1) predict_outcome_list = model.predict(features) predict_outcome = round(predict_outcome_list[0], 2)

这段代码主要完成了对于通过HTTP请求得到的表单数据进行预测的功能。具体来说，代码的执行流程如下：

1. 从HTTP请求中获取到表单数据，使用 `request.form.values()` 函数将其转换为一个可迭代对象，然后使用列表推导式 `float(x) for x in request.form.values()` 将表单数据中的每个元素转换为浮点数类型，最终得到一个包含所有浮点数特征值的列表 `features_list`。

2. 将 `features_list` 转换为一个 NumPy 数组 `features`，使用 `np.array(features_list)` 实现，然后使用 `reshape(1, -1)` 将其转换为一个二维数组，其中第一维为1，表示只有一个样本，第二维的长度由代码自动计算得出，用于表示每个样本的特征数量。

3. 使用训练好的模型 `model` 对 `features` 进行预测，得到一个包含预测结果的列表 `predict_outcome_list`，其中可能包含多个预测结果。

4. 提取 `predict_outcome_list` 中的第一个预测结果，并将其四舍五入为两位小数，得到最终的预测结果 `predict_outcome`。

总的来说，这段代码的作用是将通过HTTP请求获取到的表单数据进行预测，并将预测结果返回给用户。其中，`np.array` 和 `reshape` 函数可以非常方便地将数据转换为模型需要的格式，而 `predict` 函数则可以对数据进行快速预测。