X_train, X_test1, y_train, y_test1 = train_test_split(X, y, test_size=ts, random_state=42)中的x，y是什么

在这段代码中，X代表特征矩阵（Features），y代表标签向量（Labels）。

具体来说，X是一个形状为(n_samples, n_features)的二维数组，其中n_samples表示数据样本数，n_features表示每个样本的特征数。而y是一个形状为(n_samples,)的一维数组，其中包含了每个样本的标签。

train_test_split函数用于将原始数据集(X, y)划分成训练集和测试集，其中test_size参数指定测试集的比例，random_state参数用于设定随机种子，以便结果可重复。划分后的结果是4个数组：X_train, X_test1, y_train, y_test1，其中X_train和y_train是训练集的特征矩阵和标签向量，X_test1和y_test1是测试集的特征矩阵和标签向量。