解释一下这个代码(ev_t = df_test.drop('meantemp',axis=1) ev_tsy = df_test['meantemp'] lgbm.fit(ev_t,ev_tsy) ts_prd = lgbm.predict(df_test.drop(columns='meantemp',axis=1)) print("平均绝对误差-MAE: ", mean_absolute_error(df_test['meantemp'].values,ts_prd)) print("均绝对百分比误差-MAPE: ", mean_absolute_percentage_error(df_test['meantemp'].values,ts_prd)) print("均方根误差-Rmse: ", np.sqrt(mean_squared_error(df_test['meantemp'].values,ts_prd))) print("R2：",r2_score(df_test['meantemp'].values, ts_prd))

这段代码是一个机器学习模型的评估过程，先从测试数据集中去除目标变量（在这里是平均温度），然后将剩下的特征变量（在这里是其它天气因素）以及目标变量拆分成特征集和目标值集。接着，使用LGBMRegressor这个机器学习算法对特征集和目标值集进行训练，并用训练好的模型对测试集做出预测。最后，根据预测结果和真实值，计算出平均绝对误差-MAE、均绝对百分比误差-MAPE、均方根误差-Rmse和R2值等指标，以评估模型的预测效果。

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X_df = df.dropna().drop('BOD', axis = 1).reset_index().drop('Date', axis = 1) Y_df = df['BOD'].reset_index().drop('Date', axis = 1) XX_train ,XX_test,YY_train,YY_test = train_test_split(X_df, Y_df, test_size=0.1, random_state=22) print('Train', XX_train.s

这段代码的作用是将原始数据集中的缺失值所在的行删除，并将剩余的特征列存储在X_df变量中。同时，将目标变量'BOD'存储在Y_df变量中。然后使用train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集。最后，将训练集和测试集的特征数据和目标数据分别存储在XX_train、XX_test、YY_train和YY_test变量中。最后，将特征列的名称存储在features_columns变量中。

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(merged_df.drop('target', axis=1), merged_df['target'], test_size=0.2, random_state=42)

这段代码使用了 Scikit-learn 中的 `train_test_split` 函数，将数据集 `merged_df` 划分为训练集和测试集。其中，`merged_df.drop('target', axis=1)` 表示将 `merged_df` 中的 `target` 列删除，剩余的列作为输入数据 `X`；`merged_df['target']` 则表示将 `merged_df` 中的 `target` 列作为分类标签 `y`。`test_size` 参数指定了测试集的大小，此处为 0.2，即 20% 的数据作为测试集；`random_state` 参数用于指定随机数种子，保证每次运行代码得到的划分结果相同。