from sklearn.model_selection import train_test_splittrain_data, test_data, train_label, test_label = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)。这里怎么导入数据呢

在上面的代码中，`train_test_split` 是 scikit-learn 库中的一个函数，用于将数据集分成训练集和测试集。在导入数据之前，您需要先准备好您的数据集。

假设您的数据集包含两个文件 `X.csv` 和 `y.csv`，其中 `X.csv` 包含特征数据，`y.csv` 包含目标变量。您可以使用以下代码将数据集导入到 Python 中：

import pandas as pd

# 读取特征数据
X = pd.read_csv('X.csv')

# 读取目标变量
y = pd.read_csv('y.csv')

接下来，您可以使用 `train_test_split` 函数将数据集分成训练集和测试集。在这个例子中，`test_size=0.2` 表示将数据集分成80%的训练集和20%的测试集。

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 将数据集分成训练集和测试集
train_data, test_data, train_label, test_label = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

这将把特征数据集 `X` 和目标变量 `y` 分成训练集和测试集，分别保存在 `train_data`、`test_data`、`train_label`、`test_label` 四个变量中。