要求代码是matlab代码

当然，这里是使用MATLAB语言来实现上述步骤的一个示例代码片段：

% 导入数据
data = readtable('data.xlsx');

% 提取特征和目标变量
inputColumns = {'Column1', 'Column2', 'Column3', 'Column4', 'Column5', 'Column6', 'Column7', 'Column8'};
outputColumn = 'Column9';
X = data(:, inputColumns);
y = data.(outputColumn);

% 定义训练集大小
trainSize = 125;

% 划分训练集和测试集
trainData = data(1:trainSize,:);
testData = data(trainSize+1:end,:);

% 分割训练集的特征和标签
X_train = trainData(:, inputColumns);
y_train = trainData.(outputColumn);

% 测试集的同样操作
X_test = testData(:, inputColumns);
y_test = testData.(outputColumn);

这个MATLAB代码首先读取Excel文件中的数据，然后选择前八列作为输入特征，最后一列作为输出特征。接着，它将前125条记录作为训练数据，剩下的作为测试数据。最后，分别从训练集和测试集中提取出特征和对应的标签。

注意：你需要确保在MATLAB环境中已经安装了readtable函数来读取Excel文件。如果没有，可能需要替换为其他方法，如xlsread或xlsxread，具体取决于你的文件格式和版本。另外，对于某些列名中含有空格或特殊字符的情况，可能需要使用双括号()`代替单引号 `'` 来表示列名。