sns.lineplot(x='Y_true', y='Y_pred', data=test_result, ax=ax, linestyle='--') sns.lineplot(x=np.linspace(Y_test.min(),Y_test.max(), 1000).astype(float), y=np.linspace(Y_test.min(),Y_test.max(), 1000).astype(float), ax=ax),解释一下上面2行代码

这两行代码使用了 Python 的 seaborn 库中的 lineplot 函数来绘制一个散点图和一条直线。其中，第一行代码绘制了一个散点图，x 轴是测试数据的真实值（Y_true），y 轴是模型预测的值（Y_pred），数据来源是 test_result。linestyle='--' 表示使用虚线来绘制散点图。

第二行代码绘制了一条直线，x 轴是从测试数据的最小值到最大值等间距采样的 1000 个数据点，y 轴也是这些数据点。数据来源是 np.linspace(Y_test.min(),Y_test.max(), 1000)。ax=ax 表示将这条直线绘制在第一个散点图的同一张图上。这条直线代表着一个理想的模型，即模型的预测值和真实值完全一致。