上述的代码中怎样添加数据？

在上述代码中，数据需要以适当的格式加载到变量 `x_train`、`y_train`、`x_test` 和 `y_test` 中。这些变量代表训练集和测试集的特征和标签数据。

数据的加载方式取决于你所使用的数据集的格式和来源。以下是一些常见的数据加载方式示例：

1. 从numpy数组加载：如果你的数据已经存储在numpy数组中，可以直接将其赋值给 `x_train`、`y_train`、`x_test` 和 `y_test`。

x_train = np.load('train_features.npy')
y_train = np.load('train_labels.npy')
x_test = np.load('test_features.npy')
y_test = np.load('test_labels.npy')

2. 从CSV文件加载：如果你的数据存储在CSV文件中，可以使用numpy或pandas库来加载数据。

import numpy as np
import pandas as pd

# 使用numpy加载数据
data = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',')
x_train = data[:n_train_samples, :-1]
y_train = data[:n_train_samples, -1]
x_test = data[n_train_samples:, :-1]
y_test = data[n_train_samples:, -1]

# 使用pandas加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')
x_train = data.iloc[:n_train_samples, :-1].values
y_train = data.iloc[:n_train_samples, -1].values
x_test = data.iloc[n_train_samples:, :-1].values
y_test = data.iloc[n_train_samples:, -1].values

3. 从图像文件加载：如果你的数据是图像数据，可以使用OpenCV或PIL库来加载图像文件，并将其转换为适当的数组格式。

import cv2

# 使用OpenCV加载图像数据
x_train = []
for img_path in train_image_paths:
    img = cv2.imread(img_path)
    # 对图像进行预处理，如调整大小、归一化等
    processed_img = preprocess_image(img)
    x_train.append(processed_img)
x_train = np.array(x_train)

# 使用PIL加载图像数据
from PIL import Image

x_train = []
for img_path in train_image_paths:
    img = Image.open(img_path)
    # 对图像进行预处理，如调整大小、归一化等
    processed_img = preprocess_image(img)
    x_train.append(processed_img)
x_train = np.array(x_train)

需要根据你的数据集和加载方式进行适当的调整，确保特征数据和标签数据正确地加载到变量中。