X_train, X_val_test, y_train, y_val_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) X_val, X_test, y_val, y_test = train_test_split(X_val_test, y_val_test, test_size=0.33, random_state=42)

这两行代码的作用是将特征集(X)和标签集(y)分别按照0.7:0.3的比例划分为训练集和验证&测试集（X_val_test和y_val_test），然后将验证&测试集再按照0.33:0.67的比例划分为验证集和测试集（X_val和y_val为验证集，X_test和y_test为测试集）。其中，test_size=0.3表示将数据集划分为训练集和验证&测试集，其中验证&测试集占总数据集的比例为30%；test_size=0.33表示将验证&测试集划分为验证集和测试集，其中测试集占验证&测试集的比例为33%。random_state=42是为了保证每次运行代码时分割的数据集相同。

此时，变量X_train存储训练集的特征数据，y_train存储训练集的标签数据，变量X_val存储验证集的特征数据，y_val存储验证集的标签数据，变量X_test存储测试集的特征数据，y_test存储测试集的标签数据。