train_features, test_features, train_target, test_target = train_test_split(features, target, test_size=18, random_state=42) test_features, val_features, test_target, val_target = train_test_split(test_features, test_target, test_size=6, random_state=42)

这段代码是将数据集分为三部分：训练集、验证集和测试集，用于机器学习模型的训练、调参和评估。train_test_split()函数用于将数据集划分为训练集和测试集，其中features表示特征矩阵，target表示目标向量，test_size表示测试集的大小，random_state表示随机种子，保证每次划分的结果一致。

这里先将数据集划分为训练集和测试集，测试集大小为18。然后再将测试集划分为测试集和验证集，测试集大小为6。最终得到的train_features、train_target用于模型的训练，val_features、val_target用于模型的调参，test_features、test_target用于模型的评估。