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。

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from sklearn.model_selection import train_test_split X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.1)

这是一个用于将数据集分为训练集和测试集的代码片段，其中 X 和 y 分别代表特征和标签数据。train_test_split 函数将数据集按照指定的比例分为训练集和测试集，并将它们分别赋值给 X_train, X_test, y_train, y_test 四个变量。

from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2,random_state=0)

这是机器学习中用于将数据集分为训练集和测试集的代码。其中，X是特征矩阵，y是标签向量。train_test_split函数将X和y按照指定的比例（test_size参数）分为训练集和测试集，其中test_size=0.2表示将20%的数据作为测试集，80%的数据作为训练集。random_state参数用于指定随机数种子，以保证每次运行程序时分割的训练集和测试集一致。分割后的训练集和测试集将分别存储在X_train、X_test、y_train和y_test中，供后续的模型训练和评估使用。