X_train, X_val, Y_train, Y_val = train_test_split(X_train, Y_train, test_size=0.25, random_state=42)

这段代码使用了 scikit-learn 库中的 `train_test_split` 函数，将 `X_train` 和 `Y_train` 数据集按照 3:1 的比例划分为训练集和验证集。其中 `X_train` 是特征数据，`Y_train` 是标签数据，`test_size` 参数指定了测试集所占的比例（本例中为 0.25，即 25%），`random_state` 参数用于指定随机种子，以确保每次划分的结果一致。返回的四个变量分别为训练集和验证集的特征和标签数据。