X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.3) X_train.shape, X_val.shape, X_test.shape中训练集，验证集，测试集分别是哪个

### 回答1：
在这行代码中，X_train, y_train是原始的训练数据集，通过train_test_split函数生成了训练集（X_train, y_train）和验证集（X_val, y_val）。其中，训练集占原始训练数据集的70%，验证集占30%。X_test是测试数据集，不在这行代码中。因此，对应关系如下：

- 训练集：X_train, y_train
- 验证集：X_val, y_val
- 测试集：X_test

### 回答2：
X_train, X_val 和 y_train, y_val 是经过 train_test_split 函数划分后的训练集和验证集。在原始数据集中，X_train 和 y_train 是用于训练模型的数据，而 X_val 和 y_val 是用于在训练过程中进行性能评估和参数调优的数据。

X_test 是测试集，其形状为 X_test.shape。在给定的问题中，没有提到 X_test 的定义，可能是由于没有进行测试集的划分。测试集是用于最终评估训练好的模型在新样本上的泛化能力的数据集，通常只在最终模型确定后使用。

因此，X_train.shape 是训练集 X_train 的形状，X_val.shape 是验证集 X_val 的形状，而 X_test.shape 是测试集 X_test 的形状。具体的形状大小需要根据实际情况来确定。

### 回答3：
从给出的代码看，X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.3)可以得知，原始数据集经过划分后，将被拆分为训练集、验证集和测试集。

其中，X_train和y_train为训练集的特征和标签，X_val和y_val为验证集的特征和标签。这些训练集和验证集是由原始的X_train和y_train按照7:3的比例划分得到的，即训练集占总体数据的70%，验证集占30%。

至于测试集，则没有在给出的代码中体现，因此无法准确回答。只能根据代码所表达的信息来判断，推测测试集可能是未被包含在划分中的部分数据，或者在后续的代码中进行了其他处理。