x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, train_size=0.8, random_state=88, stratify=y) print('x_train-->', x_train.shape, x_test.shape) # x_train--> (1600, 20) (400, 20) print('y_train-->', y_train.shape, y_test.shape) # y_train--> (1600,) (400,) 详细解释一下 每一句代码的意思

当我们进行机器学习任务时，一般将数据集分为训练集和测试集，训练集用来训练模型，测试集用来评估模型的性能。train_test_split函数就是用来将数据集分成训练集和测试集的。

下面是对代码每一句的解释：

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, train_size=0.8, random_state=88, stratify=y)

train_test_split函数的返回值是4个数组，分别是训练集的特征(x_train)、测试集的特征(x_test)、训练集的标签(y_train)和测试集的标签(y_test)。这里将返回的4个数组依次赋值给4个变量。

x和y是原始数据集的特征和标签，train_size=0.8表示将80%的数据作为训练集，20%的数据作为测试集。random_state是用来控制数据集的随机性，保证每次运行代码得到的结果都一样。stratify=y表示按照y中的类别比例分配样本到训练集和测试集中，保证训练集和测试集中各类别的比例相同。

print('x_train-->', x_train.shape, x_test.shape) # x_train--> (1600, 20) (400, 20)

这句代码打印出训练集和测试集的形状（shape），即特征矩阵的行数和列数。这里的输出结果表示训练集包含1600个样本，每个样本有20个特征，测试集包含400个样本，每个样本有20个特征。

print('y_train-->', y_train.shape, y_test.shape) # y_train--> (1600,) (400,)

这句代码打印出训练集和测试集的标签向量的形状（shape），即标签向量的长度。这里的输出结果表示训练集包含1600个样本的标签，测试集包含400个样本的标签。