from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression X = encoded_data.drop('价格', axis=1) y = encoded_data['价格'] # 划分为训练集和测试集，其中test_size表示测试集比例，random_state为种子值 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

这段代码用于将数据集划分为训练集和测试集。首先，通过导入train_test_split函数，将数据集encoded_data中的特征数据X和目标数据y分别赋值。然后，使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集，其中test_size表示测试集所占比例，random_state为随机数生成器的种子值，用于确保每次划分的结果相同。最终，将划分得到的训练集和测试集分别赋值给X_train、X_test、y_train和y_test。