X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(merged_df.drop('target', axis=1), merged_df['target'], test_size=0.2, random_state=42)

这段代码是用来将数据集拆分为训练集和测试集的。其中，merged_df是包含特征和目标变量的数据框，'target'是目标变量的列名。train_test_split函数将数据集按照一定比例分为训练集和测试集，其中test_size=0.2表示测试集占总数据集的20%，random_state=42表示随机种子，保证每次运行代码时得到的拆分结果相同。函数返回四个变量：X_train、X_test、y_train和y_test，分别表示训练集特征、测试集特征、训练集目标变量和测试集目标变量。