train_test_split(X, y, test_size=0.2)

train_test_split是一个用于将数据集分成训练集和测试集的函数。它的参数包括X和y，分别代表特征和目标变量，test_size代表测试集所占的比例，通常为0.2或0.3，random_state是随机数种子，用于保证每次划分的结果相同。该函数的返回值包括X_train, X_test, y_train, y_test，分别代表训练集特征、测试集特征、训练集目标变量和测试集目标变量。

相关问题

X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.2,train_size=0.8)修正

这段代码是用来将数据集分成训练集和测试集的，其中x是特征矩阵，y是目标变量。test_size表示测试集所占的比例，train_size表示训练集所占的比例，两者加起来应该等于1。如果test_size设置为0.2，train_size设置为0.8，那么就是将数据集按照8:2的比例划分成训练集和测试集。修正的话可以根据具体需求修改train_size和test_size的值。

from sklearn.model_selection import train_test_split X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=123)

`train_test_split`函数是scikit-learn库中的一个函数，用于将数据集划分为训练集和测试集。根据你提供的引用内容，可以看出该函数的参数有`*arrays`、`test_size`、`train_size`、`random_state`、`shuffle`和`stratify`。

根据你的问题，你想要将数据集`X`和`y`划分为训练集和测试集，其中测试集占总数据集的20%，并且设置了随机种子为123。你可以使用以下代码实现：

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=123)

这段代码将会把`X`和`y`划分为训练集和测试集，其中测试集占总数据集的20%。划分后的训练集和测试集分别存储在`X_train`、`X_test`、`y_train`和`y_test`中。