from sklearn.model_selection import train_test_split X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=123)

`train_test_split`函数是scikit-learn库中的一个函数，用于将数据集划分为训练集和测试集。根据你提供的引用内容，可以看出该函数的参数有`*arrays`、`test_size`、`train_size`、`random_state`、`shuffle`和`stratify`。

根据你的问题，你想要将数据集`X`和`y`划分为训练集和测试集，其中测试集占总数据集的20%，并且设置了随机种子为123。你可以使用以下代码实现：

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=123)

这段代码将会把`X`和`y`划分为训练集和测试集，其中测试集占总数据集的20%。划分后的训练集和测试集分别存储在`X_train`、`X_test`、`y_train`和`y_test`中。