from sklearn . model _ selection import train _ test _ split train _ test _ split ( a , b , test _ size =0.1, random _ state =42)

这段代码使用了scikit-learn库中的train_test_split函数，用于将数据集分为训练集和测试集。其中，a和b分别表示数据集的特征和标签，test_size表示测试集所占比例，random_state表示随机数种子，用于保证每次划分的结果相同。该函数返回四个值，分别为训练集特征、测试集特征、训练集标签和测试集标签。在这段代码中，test_size被设置为0.1，即测试集所占比例为10%，random_state被设置为42。

相关问题

from sklearn.model_selection import train_test_split train, test = train_test_split(data, test_size=0.2, random_state=42,)

sklearn.model_selection.train_test_split函数是一个用于将数据集划分为训练集和测试集的函数[^1]。通过导入该函数，你可以使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集[^2]。

下面是一个示例代码，演示了如何使用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

# 假设你的数据集是一个名为data的变量
train, test = train_test_split(data, test_size=0.2, random_state=42)

在这个示例中，train_test_split函数将数据集data划分为训练集和测试集，其中测试集的大小占总数据集的20%。random_state参数用于设置随机种子，以确保每次运行代码时得到相同的划分结果。

from sklearn.model_selection import train_test_split X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=123)

`train_test_split`函数是scikit-learn库中的一个函数，用于将数据集划分为训练集和测试集。根据你提供的引用内容，可以看出该函数的参数有`*arrays`、`test_size`、`train_size`、`random_state`、`shuffle`和`stratify`。

根据你的问题，你想要将数据集`X`和`y`划分为训练集和测试集，其中测试集占总数据集的20%，并且设置了随机种子为123。你可以使用以下代码实现：

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=123)

这段代码将会把`X`和`y`划分为训练集和测试集，其中测试集占总数据集的20%。划分后的训练集和测试集分别存储在`X_train`、`X_test`、`y_train`和`y_test`中。