X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_encoded, y, test_size=0.3, random_state=42)

train_test_split函数是用于将数据集划分为训练集和测试集的常用函数。它的参数包括X_encoded和y，其中X_encoded是特征数据集，y是目标变量。函数的test_size参数指定了测试集的比例，这里设置为0.3，表示将30%的数据划分为测试集，70%的数据划分为训练集。random_state参数用于设置随机种子，保证每次划分的结果一致。

划分后的结果保存在四个变量中：
- X_train：训练集的特征数据
- X_test：测试集的特征数据
- y_train：训练集的目标变量
- y_test：测试集的目标变量

这样划分数据集可以用于训练模型和评估模型性能。训练集用于拟合模型，测试集用于评估模型在未见过数据上的表现。