trainX1 = feature1[:le] #trainX1 = feature[:le,:,:27] #trainX = trainX.reshape(le,1,6) trainY1 = target1[:le,0:1] #aa = trainY[:,0] #bb = trainY[:,1] #cc = trainY[:,2] testX1 = feature1[le:] #testX1 = feature[le:,:,:27] #testX = testX.reshape(168,1,6) testY1 = target1[le:,0:1] #aa1 = testY[:,0] #bb1 = testY[:,1] #cc1 = testY[:,2] model_input1 = Input(shape=trainX1[0].shape)什么意思

这段代码首先定义了训练集和测试集的特征和标签，其中 `feature1` 和 `target1` 分别表示特征和标签的原始数据。代码中使用 `feature1[:le]` 和 `target1[:le,0:1]` 分别表示取原始数据中前 `le` 个数据作为训练集的特征和标签，`feature1[le:]` 和 `target1[le:,0:1]` 分别表示取原始数据中从第 `le` 个数据开始的数据作为测试集的特征和标签。这里的 `le` 可能是一个预先定义好的整数值。

接着，代码定义了一个输入层 `model_input1`，其形状与训练集和测试集的特征形状相同。这里的 `Input(shape=trainX1[0].shape)` 表示创建一个输入层，其中 `shape=trainX1[0].shape` 表示输入层的形状与 `trainX1` 中的第一个样本的形状相同。