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=42)

train_test_split函数是用于将数据集划分为训练集和测试集的常用函数。它的参数包括data（数据集），target（目标变量），test_size（测试集大小比例）和random_state（随机种子）。

具体来说，train_test_split函数将数据集data和目标变量target按照指定的比例（test_size）划分为训练集和测试集。其中，X_train和y_train是训练集的特征和目标变量，X_test和y_test是测试集的特征和目标变量。

在划分过程中，可以通过设置random_state参数来控制随机种子，以确保每次划分的结果一致。这对于实验的可重复性非常重要。