x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=201, train_size=0.8)是什么意思

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x y, random_state=201 train_size=0.8)是一个常的数据集划分方法，用于将数据集分为训练集和测试集。

具体解释如：
- x：表示输入特征的数据。
- y：表示对应的目标变量的数据集。
- train_size：表示训练集所占的比例，这设置为0.8即训练集占总数据集的80%。

train_test_split函数会将输入特征x和目标变量y按照指定的比例随机划分为训练集和测试集，并将划分后分别赋值给x_train, x_test, y_train, y_test。其中，x_train和y_train是训练集的输入特征和目标变量，x_test和y_test是测试集的输入特征和目标变量。

这种划分方法常用于机器学习任务中，通过将数据集划分为训练集和测试集，可以用训练集来训练模型，然后使用测试集来评估模型的性能和泛化能力。