from sklearn.model_selection import train_test_split X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=123,stratify=y)解释代码

这段代码使用了 `sklearn` 库中的 `train_test_split` 函数，用于将数据集划分为训练集和测试集。具体解释如下：

1. `X` 和 `y` 分别是特征和目标变量的数据集。

2. `test_size=0.3` 表示将数据集划分为训练集和测试集，其中测试集占总数据集的 30%。

3. `random_state=123` 表示设定随机种子，用于控制每次运行时数据集划分的结果一致，方便调试和比较不同算法的效果。

4. `stratify=y` 表示按照目标变量`y`的比例进行分层采样，用于保证训练集和测试集中各类别的比例相同，避免因为样本不均衡而导致的模型不稳定。

5. 最后，将划分好的训练集和测试集分别赋值给 `X_train`, `X_test`, `y_train`, `y_test` 四个变量。