解释一下代码 train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

这是一个在机器学习中常用的函数，用于将数据集划分为训练集和测试集。

其中，`X` 是特征矩阵，`y` 是目标变量。`test_size=0.2` 表示将数据集划分为训练集和测试集时，测试集所占的比例为 20%。`random_state=42` 表示随机种子，用于保证每次划分的结果都是相同的，这样方便调试和复现。

该函数的返回值是一个元组，包含四个部分：训练集的特征矩阵、测试集的特征矩阵、训练集的目标变量、测试集的目标变量。例如：

from sklearn.model_selection import train_test_split
X = [[0, 1], [2, 3], [4, 5], [6, 7], [8, 9]]
y = [0, 1, 2, 3, 4]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
print(X_train)
print(X_test)
print(y_train)
print(y_test)

输出结果为：

[[4, 5], [6, 7], [0, 1], [8, 9]]
[[2, 3]]
[2, 3, 0, 4]
[1]

其中，训练集包含 4 个样本，测试集包含 1 个样本。