lgb_reg.fit( X=X_train_KFold,y=y_train_KFold, eval_set=[(X_train_KFold, y_train_KFold),(X_test_KFold, y_test_KFold)], eval_names=['Train','Test'], early_stopping_rounds=100, eval_metric='MSE', verbose=50 )

这段代码使用了LightGBM库中的`fit`函数对数据进行训练。

`X_train_KFold`和`y_train_KFold`代表当前折的训练集数据和对应的目标变量，而`X_test_KFold`和`y_test_KFold`代表当前折的测试集数据和目标变量。

在`eval_set`参数中，将训练集和测试集作为元组的形式传递给了`eval_set`，以便在训练过程中进行验证。通过提供这些验证集，可以在每个迭代轮次结束时测量模型在训练集和测试集上的性能。

`eval_names`参数用于给验证集命名，这里分别命名为'Train'和'Test'，以便在训练过程中清楚地区分它们。

`early_stopping_rounds`参数表示如果在连续多少个迭代中未能改善测试集上的性能，则停止训练过程。

`eval_metric`参数设置了评估指标为均方误差（MSE），用于衡量模型在验证集上的性能。

最后，`verbose`参数设置为50，表示每隔50个迭代打印一次训练过程的日志信息。

需要注意的是，这里的代码只是一个示例，具体的参数设置和实现方式可能会根据你的需求有所不同。如果你对这段代码还有其他疑问，或者需要进一步的帮助，请随时提问。