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) 重新生成

from sklearn.model_selection import train_test_split是一个用于将数据集划分为训练集和测试集的函数[^1]。这个函数可以将输入的数据集按照指定的比例划分为训练集和测试集，并返回划分后的结果。

下面是一个示例代码，展示了如何使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设X和y是你的特征和标签数据
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

在这个示例中，X和y分别代表特征和标签数据。test_size参数指定了测试集的比例，这里设置为0.2，表示将数据集划分为80%的训练集和20%的测试集。random_state参数用于控制随机划分的过程，设置为0可以保证每次划分的结果都是一样的。

你可以根据自己的数据集和需求，调整test_size和random_state参数的值来满足你的需求。