X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) 解释以上代码

这段代码使用了sklearn库中的train_test_split函数，将数据集X和标签y按照test_size的比例（这里是0.2）分成训练集和测试集，其中random_state是随机数种子，保证每次运行结果一致。具体来说，X_train和y_train是训练集的特征和标签，X_test和y_test是测试集的特征和标签。

代码如下：

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=42)