x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=1333,stratify=y,random_state=0)

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，并且设置了测试集大小为1333，即占数据集的1/4左右。其中，`x`是特征数据，`y`是目标变量数据。

`stratify=y`表示按照`y`的类别比例进行分层抽样，确保训练集和测试集中的类别比例相同，避免因为类别不平衡而导致模型训练和测试出现偏差。

`random_state=0`表示设置随机种子，保证每次运行程序时得到的训练集和测试集的划分结果是一致的，方便模型调优和比较。

通过这段代码，可以得到训练集数据`x_train`和`y_train`，以及测试集数据`x_test`和`y_test`，可以用于模型的训练和测试。