from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

这段代码是用来将数据集划分为训练集和测试集的。其中，X代表数据集的自变量（特征），y代表数据集的因变量（标签）。train_test_split函数将数据集按照test_size的比例划分为训练集和测试集，其中test_size=0.2表示测试集占总数据集的20%。random_state用于控制随机性，保证每次运行代码得到的结果相同。最终，函数的返回值为四个数组，分别对应划分好的训练集和测试集的自变量和因变量。

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from sklearn.model_selection import train_test_split X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.1)

这是一个用于将数据集分为训练集和测试集的代码片段，其中 X 和 y 分别代表特征和标签数据。train_test_split 函数将数据集按照指定的比例分为训练集和测试集，并将它们分别赋值给 X_train, X_test, y_train, y_test 四个变量。

from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2,random_state=0)

这是机器学习中用于将数据集分为训练集和测试集的代码。其中，X是特征矩阵，y是标签向量。train_test_split函数将X和y按照指定的比例（test_size参数）分为训练集和测试集，其中test_size=0.2表示将20%的数据作为测试集，80%的数据作为训练集。random_state参数用于指定随机数种子，以保证每次运行程序时分割的训练集和测试集一致。分割后的训练集和测试集将分别存储在X_train、X_test、y_train和y_test中，供后续的模型训练和评估使用。