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。

相关问题

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

这是一个机器学习中常用的函数，用于将数据集划分为训练集和测试集。其中，features表示特征数据，target表示目标数据（通常是分类或回归的标签），test_size表示测试集占总数据的比例，random_state表示随机种子，用于保证每次划分的结果一致。这个函数的返回值是划分后的训练集特征、测试集特征、训练集标签、测试集标签。

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, target, test_size=0.2, random_state=42)

以下是使用train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集的例子：

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, target, test_size=0.2, random_state=42)

其中，train_test_split函数将features和target分别作为特征和目标变量，test_size参数指定测试集所占的比例，random_state参数用于控制随机状态以便重现结果。函数的返回值为四个数组，分别为训练集的特征、测试集的特征、训练集的目标变量和测试集的目标变量。