train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(X_encoded, y, random_state=0)

这是一个常见的机器学习中的数据预处理步骤，使用了sklearn库中的train_test_split函数。它可以将数据集分成训练集和测试集，其中train_X和train_y是训练集的特征和标签，test_X和test_y是测试集的特征和标签。参数random_state=0是为了保证每次运行代码时分割的结果一致。这个步骤的目的是为了在训练模型时使用训练集，评估模型性能时使用测试集。

相关问题

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_encoded, y, test_size=0.3, random_state=42)

train_test_split函数是用于将数据集划分为训练集和测试集的常用函数。它的参数包括X_encoded和y，其中X_encoded是特征数据集，y是目标变量。函数的test_size参数指定了测试集的比例，这里设置为0.3，表示将30%的数据划分为测试集，70%的数据划分为训练集。random_state参数用于设置随机种子，保证每次划分的结果一致。

划分后的结果保存在四个变量中：
- X_train：训练集的特征数据
- X_test：测试集的特征数据
- y_train：训练集的目标变量
- y_test：测试集的目标变量

这样划分数据集可以用于训练模型和评估模型性能。训练集用于拟合模型，测试集用于评估模型在未见过数据上的表现。

from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression X = encoded_data.drop('价格', axis=1) y = encoded_data['价格'] # 划分为训练集和测试集，其中test_size表示测试集比例，random_state为种子值 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

这段代码用于将数据集划分为训练集和测试集。首先，通过导入train_test_split函数，将数据集encoded_data中的特征数据X和目标数据y分别赋值。然后，使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集，其中test_size表示测试集所占比例，random_state为随机数生成器的种子值，用于确保每次划分的结果相同。最终，将划分得到的训练集和测试集分别赋值给X_train、X_test、y_train和y_test。