from sklearn.model_selection import train_test_split X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,Y,random_state=1)

根据提供的引用内容，可以看出train_test_split函数是来自sklearn.model_selection模块的一个函数。它的作用是将数据集划分为训练集和测试集。根据引用\[1\]，train_test_split函数的参数包括X（特征数据），y（目标数据），test_size（测试集的比例），random_state（随机种子），shuffle（是否打乱数据）。其中，X_train和X_test是划分后的训练集和测试集的特征数据，y_train和y_test是对应的目标数据。

根据引用\[2\]，当设置random_state为0时，划分的训练集和测试集的数据是固定的。X_test的形状是(5,)，表示测试集的特征数据有5个样本。X_train的形状是(15,)，表示训练集的特征数据有15个样本。X_test和y_test的值分别是\[18, 1, 19, 8, 10\]和\['A', 'B', 'A', 'B', 'A'\]。

根据引用\[3\]，当设置random_state为None时，每次运行train_test_split函数都会得到不同的划分结果。这意味着每次运行时，训练集和测试集的数据会随机划分。所以，根据问题中的代码，X_train、X_test、y_train和y_test的值会根据random_state的不同而变化。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [机器学习sklearn.model_selection.train_test_split函数使用](https://blog.csdn.net/libie_lt/article/details/123732206)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [sklearn.model_selection.train_test_split](https://blog.csdn.net/kancy110/article/details/74838102)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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