from sklearn.model_selection import train_test_split

这是一个用于数据集划分的函数，可以将一个数据集划分为训练集和测试集。它的用法如下：

train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

其中，X 是特征矩阵，y 是标签向量。test_size 表示测试集占总数据集的比例，random_state 是随机种子，用于保证每次划分的结果相同。该函数会返回划分后的训练集和测试集的特征矩阵和标签向量。

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from sklearn. model_selection import train_test_split

from sklearn.model_selection中的train_test_split函数是用于将数据集分成训练集和测试集的函数。它可以帮助我们在训练模型之前评估模型的性能。该函数将数据集随机分成两个部分，一部分用于训练模型，另一部分用于测试模型。这样可以避免模型过度拟合训练数据，从而提高模型的泛化能力。

From sklearn.model_selection import train_test_split

This is a Python code that imports the train_test_split function from the sklearn library's model_selection module. This function is commonly used in machine learning to split a dataset into training and testing sets for model evaluation.