def train_decision_tree(): # global df, train_ratio # x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(df.iloc[:, :-1], df.iloc[:, -1], train_size=train_ratio) # model = DecisionTreeRegressor() # model.fit(x_train, y_train) # score = model.score(x_test, y_test) # text_output.insert(tk.END, "决策树模型测试评分：{:.2f}\n".format(score))解释每一句代码含义

这段代码定义了一个名为`train_decision_tree()`的函数，其功能是训练一个决策树模型并返回测试评分。具体来说：

- `global df, train_ratio`：声明`df`和`train_ratio`为全局变量。
- `x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(df.iloc[:, :-1], df.iloc[:, -1], train_size=train_ratio)`：使用`train_test_split`函数将数据集`df`划分为训练集和测试集，其中训练集占比为`train_ratio`，并将划分后的特征和标签分别赋值给`x_train, x_test, y_train, y_test`四个变量。
- `model = DecisionTreeRegressor()`：创建一个决策树回归模型对象`model`。
- `model.fit(x_train, y_train)`：使用训练集`x_train, y_train`来训练模型。
- `score = model.score(x_test, y_test)`：使用测试集`x_test, y_test`来对模型进行评分，评分结果赋值给变量`score`。
- `text_output.insert(tk.END, "决策树模型测试评分：{:.2f}\n".format(score))`：将测试评分结果添加到文本框`text_output`中，其中`{:.2f}`表示将评分结果保留两位小数，`\n`表示换行符。