target_test = train_test_split(data, target, test_size=0.2, random_state=125)

这段代码是使用 `train_test_split` 函数将数据集 `data` 和目标变量 `target` 分割成训练集和测试集。其中，`test_size=0.2` 表示将数据集的 20% 分配给测试集，而剩下的 80% 作为训练集。`random_state=125` 是为了设置随机种子，以确保每次运行时得到的分割结果是一致的。

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train_data,test_data,train_target, test_target = train_test_split(train,target, test_size=0.2, random_state=0)

这行代码是用于将数据集划分为训练集和测试集的常用操作。让我来解释一下每个部分的含义：

- `train_data`: 这是训练集的特征数据，它包含了输入特征矩阵 `train` 中的所有数据。
- `test_data`: 这是测试集的特征数据，它包含了输入特征矩阵 `train` 中除了训练集之外的所有数据。
- `train_target`: 这是训练集的目标变量，它包含了目标向量 `target` 中与训练集对应的数据。
- `test_target`: 这是测试集的目标变量，它包含了目标向量 `target` 中与测试集对应的数据。

该行代码使用了 `train_test_split` 函数，它是 scikit-learn 库中的一个函数，用于将数据集按照指定的比例进行划分。在这里，`train` 是输入特征矩阵，`target` 是目标变量向量，`test_size=0.2` 表示将 20% 的数据作为测试集，剩下的 80% 数据作为训练集。`random_state=0` 是一个可选参数，用于设置随机种子，以确保每次运行代码时得到相同的划分结果。

以下是示例代码，演示如何使用该行代码进行数据集划分：

from sklearn.model_selection import train_test_split
# 假设已经定义了 train 和 target 变量

train_data, test_data, train_target, test_target = train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=0)

请注意，上述代码中的 `train` 和 `target` 需要根据实际情况进行替换，以适应你的数据集。

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.2,random_state=0)

`train_test_split()` 是一个用于将数据集拆分成训练集和测试集的函数。具体来说，它可以将输入的数据集 `data` 和目标标签 `target` 按照给定的比例（例如 80/20）拆分成训练集和测试集，其中训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。

在这个例子中，我们使用了 `train_test_split()` 函数将数据集 `data` 和目标标签 `target` 拆分成了训练集 `x_train` 和 `y_train`，以及测试集 `x_test` 和 `y_test`。具体来说，我们将数据集和目标标签传入 `train_test_split()` 函数，设置测试集所占比例为 20%，并指定了一个随机数种子 `random_state=0`。这样，我们就可以通过访问 `x_train`、`y_train`、`x_test` 和 `y_test`，来访问拆分后的训练集和测试集。

具体的代码实现如下：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 将数据集拆分成训练集和测试集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.2, random_state=0)

在这个例子中，我们使用了 Scikit-learn 中的 `train_test_split()` 函数，将数据集和目标标签拆分成了训练集和测试集，并分别保存到 `x_train`、`y_train`、`x_test` 和 `y_test` 中。这样，我们就可以使用这些数据来训练和测试我们的机器学习模型。