set.seed(123) shuffled_data<-d[sample(nrow(d)), ] train_size <- round(nrow(shuffled_data) * 0.7) test_size <- nrow(shuffled_data) - train_size train_data<-shuffled_data[1:train_size, ] test_data<-shuffled_data[(train_size+1):nrow(shuffled_data), ] 详细讲讲每条代码

好的，我来详细讲解一下每条代码的作用：

set.seed(123)

这条代码是为了设置随机数生成器的种子，确保每次运行程序时生成的随机数序列是相同的。这样做的目的是为了方便我们重复实验，比较不同算法的效果。

shuffled_data<-d[sample(nrow(d)), ]

这条代码是将数据集 `d` 打乱顺序。具体来说，我们使用 `sample(nrow(d))` 生成了一个长度为数据集行数的随机序列，然后将 `d` 按照这个随机序列重新排列。

train_size <- round(nrow(shuffled_data) * 0.7)
test_size <- nrow(shuffled_data) - train_size

这两条代码是计算训练集和测试集的大小。具体来说，我们将数据集分成了训练集和测试集两部分，其中训练集占数据集的 70%，测试集占数据集的 30%。

train_data<-shuffled_data[1:train_size, ]
test_data<-shuffled_data[(train_size+1):nrow(shuffled_data), ]

这两条代码是将打乱顺序后的数据集划分成训练集和测试集。具体来说，我们将前 `train_size` 行作为训练集，后 `test_size` 行作为测试集。

总的来说，这段代码的作用是将数据集打乱顺序，并将其分成训练集和测试集，以便我们可以用训练集来训练模型，用测试集来评估模型的性能。