train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=42)将该代码改成将数据集固定分成训练集合测试集

如果要固定分成训练集和测试集，可以将 `train_test_split` 函数中的 `random_state` 参数设置为一个确定的数值，例如：

def split_data(X, y):
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=10)
    return X_train, X_test, y_train, y_test

这里将 `random_state` 设置为 10，这样每次运行代码时，都会得到相同的固定的训练集和测试集。

相关问题

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=42)

这句话的作用是将数据集 X 和标签 y 按照给定的比例（test_size=0.25）随机分成训练集 X_train, y_train 和测试集 X_test, y_test。其中，X 和 y 的行数必须相同，且行数应该大于等于 2 倍的 test_size 值。random_state=42 表示设置随机种子，保证每次分割得到的结果都是相同的。利用这种分割方法，我们可以将数据集用于模型训练和测试，以评估模型的性能。

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.25, random_state=42)

这段代码使用了train_test_split函数对特征数据X和目标数据y进行切，划分为训练和测试集。

train_test_split函数是一个常用的机器学习工具，用于将数据集按照指定的比例划分为训练集和测试集。其中，参数X表示特征数据，参数y表示目标数据，参数test_size表示测试集所占的比例（这里是0.25，即25%），random_state是设置随机种子以确保切分结果的可重现性。

代码执行后，将会得到四个数据集：X_train（训练集特征数据），X_test（测试集特征数据），y_train（训练集目标数据），y_test（测试集目标数据）。这些数据集可以用于模型的训练和评估。