train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(data, target, test_size=0.2, random_state=7)解释该代码含义’

该代码是用于将数据集划分为训练集和测试集的操作。具体含义如下：

- `data`是输入数据，`target`是对应的目标变量。
- `train_test_split`是一个函数，用于将数据集随机划分为训练集和测试集。
- `test_size=0.2`表示将数据集中的20%作为测试集，80%作为训练集。
- `random_state=7`是随机种子，用于确保每次划分的结果是相同的。

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x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split( data, target, train_size=train_rate, test_size=1-train_rate)

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, train_size=train_rate, test_size=1-train_rate)是一个用于将数据集划分为训练集和测试集的函数。其中，data是数据集，target是目标变量，train_rate是训练集所占比例。该函数会将数据集按照指定的比例划分为训练集和测试集，并返回四个变量：x_train表示训练集的自变量，y_train表示训练集的因变量，x_test表示测试集的自变量，y_test表示测试集的因变量。这个函数可以帮助我们在机器学习中进行模型训练和测试，以便评估模型的性能和泛化能力。

train_data, test_data, train_target, test_target = train_test_split(data, target, test_size=0.3)

train_test_split()函数是用于将数据集划分为训练集和测试集的函数。根据提供的参数，它会将数据集按照指定的比例划分为训练集和测试集，并返回划分后的数据。

下面是一个示例，展示了如何使用train_test_split()函数将数据集划分为训练集和测试集：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设data和target是你的数据集和目标变量
train_data, test_data, train_target, test_target = train_test_split(data, target, test_size=0.3)

在这个示例中，train_test_split()函数将data和target按照test_size参数指定的比例（这里是0.3）划分为训练集和测试集。划分后的训练集和测试集分别存储在train_data、test_data、train_target和test_target变量中。