以下代码将数据集怎样划分的：from sklearn.model_selection import train_test_split X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(loan,y,test_size=.15, random_state=10,stratify=y)

这段代码使用了`train_test_split`函数，将数据集分为训练集和测试集。其中，`loan`是特征矩阵，`y`是目标变量。`test_size`参数指定了测试集所占的比例（这里是15%），`random_state`参数指定了随机种子，用于保证每次划分的结果都是一样的。`stratify`参数指定了按目标变量进行分层抽样，保证训练集和测试集中的目标变量的分布比例相同。最终，函数返回四个变量：`X_train`表示训练集的特征矩阵，`X_test`表示测试集的特征矩阵，`y_train`表示训练集的目标变量，`y_test`表示测试集的目标变量。

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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,random_state=22)请解释上面代码

这段代码使用了Scikit-learn库中的train_test_split函数，将数据集x和对应的标签y划分成训练集和测试集。

具体来说，train_test_split函数会将原始数据集x和y分成两部分，一部分用于模型训练，另一部分用于模型测试。其中，x是原始特征数据，y是对应的标签数据。函数参数random_state=22表示设置随机数种子，以保证每次运行程序得到的划分结果一致。

该函数的返回值包括四个部分：x_train, x_test, y_train, y_test。其中，x_train和y_train是训练集的特征和标签数据，x_test和y_test是测试集的特征和标签数据。

from sklearn import model_selection from sklearn import neural_network from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split import cv2 from fractions import Fraction import numpy import scipy from sklearn.neural_network import MLPClassifier from sklearn.neural_network import MLPRegressor from sklearn import preprocessing import imageio reg = MLPRegressor(solver='lbfgs', alpha=1e-5, hidden_layer_sizes=(5, 2), random_state=1) def image_to_data(image): im_resized = scipy.misc.imresize(image, (8, 8)) im_gray = cv2.cvtColor(imresized, cv2.COLOR_BGR2GRAY) im_hex = Fraction(16,255) * im_gray im_reverse = 16 - im_hex return imreverse.astype(numpy.int) def data_split(Data): x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(Data.data, Data.target) return x_train, x_test, y_train, y_test def data_train(x_train, x_test, y_train, y_test): clf = neural_network.MLPClassifier() clf.fit(x_train, y_train) return clf def image_predict(image_path, clf): image = scipy.misc.imread(image_path) image_data = image_to_data(image) image_data_reshaped = image_data.reshape(1, 64) predict_result = clf.predict(image_data_reshaped) print("手写体数字识别结果为:",predict_result,'\n') if __name__=='__main__': print("若要退出，请按q退出!"'\n') str_get = input("请输入识别的手写数字序号:" +'\n') while str_get != 'q': print("识别第{}个手写数字：".format(str_get)+'\n') image_path = r"C: // Users // 33212 // Desktop // "+str_get+".png" Data = datasets.load_digits() x_train, x_test, y_train, y_test = data_split(Data) clf = data_train(x_train, x_test, y_train, y_test) image_predict(image_path, clf) str_get = input("请输入识别的手写数字序号:" +'\n')

这段代码似乎是用来进行手写数字识别的，其中使用了sklearn库中的MLPClassifier和MLPRegressor来进行分类和回归，同时使用了datasets和model_selection等模块来进行数据处理和模型选择，还有一些图像处理相关的函数。具体实现的过程就是输入一个手写数字的图片，通过对图片进行处理和预测，输出该数字的识别结果。