由 sklearn 生成，每个样本共两个特征，标签为 0 或 1。数据生成过 程中要求 random_state = 班级+学号后两位代码实现

好的，您可以使用以下代码生成数据集：

from sklearn.datasets import make_classification

# 填写班级和学号后两位，生成随机种子
random_state = 1016 

# 生成数据集
X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0, random_state=random_state)

# 输出数据集的形状和前五个样本的特征和标签
print("X shape:", X.shape)
print("y shape:", y.shape)
print("X[0:5]:\n", X[0:5])
print("y[0:5]:\n", y[0:5])

其中，`n_samples` 表示生成的样本数，`n_features` 表示每个样本的特征数，`n_informative` 表示有用特征的数量，`n_redundant` 表示冗余特征的数量。

这里生成的数据集共有 100 个样本，每个样本有 2 个特征，其中有用特征的数量为 2，冗余特征的数量为 0。您只需要将 `random_state` 的值设置为班级和学号后两位的和即可。