x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.3) m1=svm.SVC(kernel='linear').fit(x_train,y_train)

这段代码是用来进行支持向量机（SVM）分类模型的训练和测试数据集的划分。首先，使用`train_test_split`函数将数据集`(x, y)`划分为训练集`(x_train, y_train)`和测试集`(x_test, y_test)`，其中测试集占总数据集大小的30%（`test_size=0.3`）。

接下来，使用SVM分类器（`svm.SVC(kernel='linear')`）创建一个线性核函数的模型实例`m1`。然后，调用`.fit()`方法使用训练集`(x_train, y_train)`对模型进行训练。