train_ds, valid_ds = train_test_split(train_ds, test_size=0.2, random_state=42)

这段代码使用了 scikit-learn 库中的 train_test_split 函数，将 train_ds 数据集划分为训练集和验证集。其中，test_size 参数指定了验证集所占的比例，random_state 参数指定了随机种子，保证每次运行代码划分的结果都是一样的。划分后，train_ds 变量存储的是训练集，valid_ds 变量存储的是验证集。

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X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(train_vectors, train_labels, test_size=0.2, random_state=42)

这段代码使用了scikit-learn库中的train_test_split函数，将数据集分成训练集和测试集。其中，train_vectors是输入数据的特征向量，train_labels是对应的标签。test_size=0.2表示将数据集划分为80%的训练集和20%的测试集。random_state=42是为了保证每次划分的结果一致。最终，X_train、y_train是训练集的特征向量和标签，X_test、y_test是测试集的特征向量和标签。这样可以用训练集训练模型，用测试集评估模型的性能。

train_X_data,test_X_data,train_y_label,test_y_label = train_test_split(train_X,train_y,test_size=0.2, random_state=42)

这段代码使用了 scikit-learn 库中的 train_test_split 函数，将数据集 train_X 和 train_y 分成训练集和测试集。其中，train_X 是特征矩阵，train_y 是标签向量。test_size=0.2 表示将 20% 的数据分到测试集中，random_state=42 表示随机种子，保证每次划分的训练集和测试集相同。最后，函数返回四个变量：训练集的特征矩阵 train_X_data、训练集的标签向量 train_y_label、测试集的特征矩阵 test_X_data、测试集的标签向量 test_y_label。