predictors=['年龄','睡眠时长','身体活动水平','压力水平','心率', '每日步数','occupation_会计师','occupation_医生', 'occupation_工程师','occupation_护士','occupation_律师','occupation_老师','occupation_营业员','Gender_女性','BMI_超重', '收缩压','舒张压','睡眠障碍_失眠','睡眠障碍_睡眠呼吸暂停'] x_train,x_test,y_train,y_test=model_selection.train_test_split(X1[predictors], X1['睡眠质量'],test_size=0.2, random_state=1234)

根据你提供的代码，你正在使用 `sklearn` 中的 `train_test_split` 函数将数据划分为训练集和测试集。其中，`X1` 是你的数据框，`predictors` 是你要使用的自变量列表，`'睡眠质量'` 是你要预测的因变量，`test_size=0.2` 表示将数据集按 8:2 的比例划分为训练集和测试集。此外，`random_state=1234` 用于设置随机数生成器的种子，以确保每次运行代码时都可以得到相同的划分结果。

需要注意的是，如果你要使用这些划分后的数据来训练模型并进行预测，你需要使用 `x_train` 和 `y_train` 来训练模型，然后使用 `x_test` 来进行预测，并将预测结果与 `y_test` 进行比较以评估模型的性能。