from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop(['<=50K', '>50K'], axis=1), data['<=50K'], test_size=0.2, random_state=42)

这段代码使用了sklearn库中的train_test_split函数，它的作用是将数据集分为训练集和测试集。其中，data.drop(['<=50K', '>50K'], axis=1)表示将data中除了'<=50K'和'>50K'两列以外的所有列作为特征，data['<=50K']表示'<=50K'这一列作为标签。test_size=0.2表示测试集占总数据集的比例为20%，random_state=42是设置随机数种子，保证每次划分数据集的结果都相同。最终分别得到了训练集X_train和y_train，以及测试集X_test和y_test。

相关问题

from sklearn.model_selection import train_test_split X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.1)

这是一个用于将数据集分为训练集和测试集的代码片段，其中 X 和 y 分别代表特征和标签数据。train_test_split 函数将数据集按照指定的比例分为训练集和测试集，并将它们分别赋值给 X_train, X_test, y_train, y_test 四个变量。

from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

这段代码是用来将数据集划分为训练集和测试集的。其中，X代表数据集的自变量（特征），y代表数据集的因变量（标签）。train_test_split函数将数据集按照test_size的比例划分为训练集和测试集，其中test_size=0.2表示测试集占总数据集的20%。random_state用于控制随机性，保证每次运行代码得到的结果相同。最终，函数的返回值为四个数组，分别对应划分好的训练集和测试集的自变量和因变量。