X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.15, random_state=seed_value)

这段代码使用了Python中的train_test_split函数，将数据集X和标签y按照test_size的比例分成了训练集和测试集，其中训练集包括X_train和y_train，测试集包括X_test和y_test。random_state参数用于控制随机数生成器的种子，以确保每次运行代码时得到的结果都是一样的。这个函数的作用是为了在机器学习中进行模型训练和测试时，将数据集分成训练集和测试集，以便评估模型的性能和泛化能力。