from sklearn.model_selection import train_test_split X_train,X_test,Y_train,Y_test = train_test_split(data.drop('creditability',axis = 1),data['creditability'],test_size = 0.25,random_state = 450) data_train = pd.concat([X_train,Y_train],axis=1) 详细解释一下

这段代码使用了Scikit-learn库中的train_test_split函数，将数据集按照指定的比例（test_size参数）划分为训练集和测试集。其中，data.drop('creditability',axis = 1)表示将data数据集中的creditability列删除，剩余的列作为特征矩阵X，data['creditability']则表示目标变量Y。接着，将X和Y分别按照划分好的比例进行划分，得到训练集X_train和Y_train，测试集X_test和Y_test。最后，将X_train和Y_train按照列方向（axis=1）合并成一个新的数据集data_train，用于后续的模型训练。其中，random_state参数用于设置随机数种子，保证每次划分结果的一致性。