with_labels=True

`with_labels=True`通常是在机器学习库如TensorFlow、Scikit-learn等中设置标签信息的方式。当你训练模型时，数据集通常包含输入特征（X）和对应的标签（y），`with_labels=True`意味着你在加载数据时指定了这些标签信息。例如，在TensorFlow的数据集中，`tf.data.Dataset`的`load_from_disk`函数中，如果设置`with_labels=True`，则会自动将标签作为第二个元素返回。

举个例子：

(train_dataset, test_dataset), info = tfds.load('dataset_name', split=['train', 'test'], with_info=True, as_supervised=True)

这里`as_supervised=True`表示数据是以 `(features, labels)` 的形式加载的，`with_labels=True`进一步确认了这一点。有了标签，模型就能学习到每个样本的真实类别，并在训练过程中进行预测和评估。