train_x,train_y,test_x,test_y

train_X, train_y, test_X, test_y是用于机器学习中的训练集和测试集的数据。这些数据集的划分可以通过使用train_test_split函数进行，该函数可以将给定的数据集按照指定的比例划分为训练集和测试集。例如，引用\[1\]中的代码使用train_test_split函数将train_data和train_target按照0.3的比例划分为训练集和测试集，并将划分后的数据分别赋值给train_X, test_X, train_y, test_y。同样，引用\[2\]中的代码也是使用train_test_split函数进行数据集的划分，只是划分的比例为0.33。而引用\[3\]中的代码则是使用留一验证方法进行数据集的划分，每次将一个样本作为测试集，其余样本作为训练集。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [机器学习python中train_test_split()函数划分训练、测试数据](https://blog.csdn.net/qq_41992047/article/details/116838342)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [python机器学习交叉验证，留一验证小练习](https://blog.csdn.net/wwxy1995/article/details/81024879)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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