from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.model_selection import train_test_split是一个用于将数据集分成训练集和测试集的函数。这个函数可以将数据集按照一定比例分成训练集和测试集，以便我们可以使用训练集来训练模型，使用测试集来评估模型的性能。其中，train_data和train_target是要被分割的数据集和对应的标签，test_size是测试集所占的比例，random_state是随机数种子，stratify是为了保证训练集和测试集中各类别样本的比例相同。这个函数是机器学习中非常常用的一个函数，可以帮助我们更好地评估模型的性能。

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from sklearn. model_selection import train_test_split

from sklearn.model_selection中的train_test_split函数是用于将数据集分成训练集和测试集的函数。它可以帮助我们在训练模型之前评估模型的性能。该函数将数据集随机分成两个部分，一部分用于训练模型，另一部分用于测试模型。这样可以避免模型过度拟合训练数据，从而提高模型的泛化能力。

from sklearn.model_selection import train_test_split

这段代码是用来进行数据集划分的。train_test_split() 函数可以将原始数据集分割成训练集和测试集。例如：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split

X = np.array([[1, 2], [3, 4], [1, 2], [3, 4]])
y = np.array([1, 2, 3, 4])
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25)

这里的 X 和 y 是原始数据集，test_size=0.25 表示将数据集划分成 75% 的训练集和 25% 的测试集。函数的返回值是划分后的训练集和测试集。