X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=123)

这段代码是用于将数据集分为训练集和测试集的，其中X是特征数据，y是标签数据，test_size表示测试集所占的比例，random_state是随机数种子，用于保证每次划分的结果相同。具体解释如下：

# 导入train_test_split函数
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=123)

其中，X_train和y_train是训练集的特征数据和标签数据，X_test和y_test是测试集的特征数据和标签数据。这样划分数据集的好处是可以用训练集来训练模型，用测试集来评估模型的性能。