from sklearn.datasets import load_diabetes diabetes=load_diabetes()#以糖尿病模型为例 X=diabetes.data#自变量 y=diabetes.target#因变量 from sklearn.model_selection import train_test_split #数据划分 X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,random=8)

在`train_test_split()`函数中，参数名应该是`random_state`而不是`random`。请将代码中的`random`改为`random_state`，并指定一个整数值作为随机种子，如下所示：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=8)

这样就可以正确地划分数据集了。随机种子的作用是固定随机数生成器的状态，以确保每次运行代码时得到的划分结果相同。你可以根据需要选择不同的随机种子值。