split_train_val, split_val_test = int(len(features_)*train_ratio),\ int(len(features_)*train_ratio)+int(len(features_)*val_ratio)

这是一个将数据集按照一定比例划分为训练集、验证集、测试集的代码，其中：
- `features_` 是数据集的特征矩阵，长度为 $N$；
- `train_ratio` 是训练集所占比例，例如设为 0.7，则训练集占数据集的 70%；
- `val_ratio` 是验证集所占比例，例如设为 0.2，则验证集占数据集的 20%；
- `split_train_val` 是训练集和验证集的分界点，即训练集的长度为 `split_train_val`；
- `split_val_test` 是验证集和测试集的分界点，即验证集的长度为 `split_val_test - split_train_val`，测试集的长度为 `N - split_val_test`。

注意，这里的划分方式是按照数据集长度进行划分，不涉及到随机采样。如果想要进行随机划分，可以使用 `train_test_split` 函数。