x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x_Dataset, y_Dataset, test_size=0.2,random_state=42)

这是一个用于数据集划分的代码，其中 x_Dataset 和 y_Dataset 是输入的数据集，train_test_split 函数将其随机划分为训练集和测试集，其中测试集占总数据集的 20%，random_state=42 表示使用固定的随机种子以确保每次划分的结果一致。

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X=dataset.iloc[:,2:-1] y=dataset.iloc[:,1] print(dataset.shape) from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2,random_state=0) from sklearn.preprocessing import StandardScaler sc = StandardScaler() X_train =sc.fit_transform(X_train) X_test= sc.transform(X_test)

这段代码中，首先将数据集中除了第一列和最后一列以外的所有列作为自变量X，第一列作为因变量y。

接下来使用train_test_split函数将X和y划分为训练集和测试集，其中设置了测试集占比为0.2，随机种子为0。

然后使用StandardScaler对训练集和测试集进行标准化处理，其中将fit_transform函数用于训练集，transform函数用于测试集。标准化处理可以使得各个特征的尺度一致，避免某些特征对模型的影响过大。

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split( dataframe, dataset.target, train_size=TRAIN_SPLIT, test_size=1-TRAIN_SPLIT)解释这段代码

这段代码是用来将数据集划分为训练集和测试集的。具体解释如下：

- `x_train`和`x_test`是特征数据的训练集和测试集。
- `y_train`和`y_test`是目标变量（或标签）的训练集和测试集。
- `train_test_split`是一个函数，用于将数据集划分为训练集和测试集。
- `dataframe`是包含特征数据和目标变量的数据框（或矩阵）。
- `dataset.target`是目标变量的数组。
- `train_size`是指定训练集所占比例的参数，例如0.8表示训练集占80%。
- `test_size`是指定测试集所占比例的参数，例如0.2表示测试集占20%。

该代码的作用是将数据集按照指定的比例划分为训练集和测试集，并将特征数据和目标变量分别存储在不同的变量中。