2.2 编写有放回采样 BoostTr 划分测试集。 X_train, y_train, X_test, y_test=BoostTr(X,y,random_state)。该方法有放回采样 n 次得到训练集，n 为 X 中样本 数目。未被采样到的样本为测试样本

def BoostTr(X, y, random_state):
np.random.seed(random_state)
n = len(X)
indices = np.random.choice(n, size=n, replace=True)
X_train = X[indices]
y_train = y[indices]
X_test = X[np.setdiff1d(np.arange(n), indices)]
y_test = y[np.setdiff1d(np.arange(n), indices)]
return X_train, y_train, X_test, y_test

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2 编写有放回采样 BoostTr 划分测试集。 X_train, y_train, X_test, y_test=BoostTr(X,y,random_state)。该方法有放回采样 n 次得到训练集，n 为 X 中样本 数目。未被采样到的样本为测试样本

。代码如下：

import numpy as np

def BoostTr(X, y, random_state):
    np.random.seed(random_state)
    n = X.shape[0]
    idx = np.random.choice(n, size=n, replace=True)
    X_train, y_train = X[idx], y[idx]
    X_test, y_test = X[~idx], y[~idx]
    return X_train, y_train, X_test, y_test

其中，np.random.choice() 方法用于从样本中有放回地随机抽取样本，其中 size 参数指定抽取的样本数量，replace=True 表示有放回地进行抽样。 ~idx 表示取反索引，即未被选中的样本。

python编程实现编写有放回采样 BoostTr 划分测试集。 X_train, y_train, X_test, y_test=BoostTr(X,y,random_state)。该方法有放回采样 n 次得到训练集，n 为 X 中样本 数目。未被采样到的样本为测试样本。

这是一个关于Python编程的问题，我可以回答。实现有放回采样可以使用numpy中的random.choice()函数，代码示例如下：

import numpy as np

def BoostTr(X, y, random_state=None):
# 获取样本数目
n_samples = X.shape[0]
# 设置随机种子
np.random.seed(random_state)
# 生成n个随机数，表示有放回地从样本中采样
indices = np.random.choice(n_samples, size=n_samples, replace=True)
# 返回训练集和测试集
X_train, y_train = X[indices], y[indices]
X_test, y_test = np.delete(X, indices, axis=0), np.delete(y, indices, axis=0)
return X_train, y_train, X_test, y_test

需要注意的是，这里的X和y都是numpy数组，如果是其他数据类型需要进行相应的转换。