Python 代码解读：评估模型性能和数据预处理

这段代码定义了一个名为'evaluate'的函数，它接受三个参数：y_true，y_hat和label。函数计算y_true和y_hat之间的均方误差（mse），然后通过平方根方法计算均方根误差（rmse），最后计算y_true和y_hat之间的可决系数（variance）。最后，函数将rmse和variance打印为格式化字符串，其中包含label参数的值。

在代码的后半部分，一些列名被定义为要删除的列，然后这些列被从train和test数据集中删除。在train数据集中，RUL列已经被删除，因为它引入了由创建滞后变量引入的NaN值。然而，这里没有删除test数据集中的RUL列。