x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42)

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。它的作用是将输入的特征矩阵X和目标变量y按照一定的比例划分为训练集和测试集。

具体来说，train_test_split函数的参数如下：
- X：特征矩阵，包含了所有的输入样本的特征。
- y：目标变量，包含了所有的输入样本的标签。
- test_size：测试集的比例，可以是一个浮点数（0到1之间）或整数（表示样本数量）。默认值为0.25，即将数据集划分为75%的训练集和25%的测试集。
- random_state：随机数种子，用于控制数据集的随机划分。设置相同的种子可以保证每次划分的结果相同。默认值为None。

在你提供的代码中，train_test_split函数将特征矩阵X和目标变量y划分为训练集和测试集，并将划分后的结果分别赋值给了x_train、x_test、y_train和y_test这四个变量。

你可以通过以下代码来使用train_test_split函数：

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=42)

这样，你就可以使用x_train和y_train作为训练集的特征矩阵和目标变量，使用x_test和y_test作为测试集的特征矩阵和目标变量。