解释下这段代码 X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0, n_clusters_per_class=1, random_state=4)

这段代码使用了 scikit-learn 中的 make_classification 函数来生成一个二分类的数据集 X 和相应的标签 y。具体的参数解释如下：

- n_samples：生成样本的数量。
- n_features：生成样本的特征数量。
- n_informative：生成样本中有用特征的数量。
- n_redundant：生成样本中冗余特征的数量。
- n_clusters_per_class：每个类别中的簇数。
- random_state：随机数生成器的种子。

在这个例子中，样本数量为1000，特征数量为2，其中有2个有用的特征，没有冗余特征，每个类别只包含一个簇，随机种子为4。