from sklearn.model_selection import train_test_split x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(dfx,y,test_size=0.20,random_state=42)

这是一个使用Python中的scikit-learn库进行数据集划分操作的示例代码。其中，train_test_split是一个函数，用于将数据集按照一定比例划分为训练集和测试集。具体而言，dfx和y分别代表数据集和标签，test_size表示测试集的比例，random_state是一个随机种子，用于保证每次划分的结果都是一样的。在这个示例中，数据集被划分为80%的训练集和20%的测试集，用于训练和评估机器学习模型。

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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。