from sklearn.model_selection import train_test_spilt

对不起，你的代码有一个小错误。正确的导入方式是从`sklearn.model_selection`模块中导入`train_test_split`函数，而不是`train_test_spilt`。

正确的导入方式是：

from sklearn.model_selection import train_test_split

`train_test_split`函数可以用于将数据集划分为训练集和测试集，以进行机器学习模型的训练和评估。

相关问题

分析代码： def _read_spilt_up_track_file(self): tiles_features = read_inputh_tiles_feature(self.input_path, "trajectory", "Lane") ordinary_track = [] for tiles, features in tiles_features.items(): for feature in features: f_line = MyLine(coordinates=feature['geometry']["coordinates"], properties=feature["properties"]) f_line.line_string.max_speed = feature["properties"]["max_speed"] f_line.line_string.min_speed = feature["properties"]["min_speed"] # 不同tile中轨迹id可能重复，所以加上tileid tile_id_and_lane_id = tiles + "_" + str(f_line.properties["id"]) f_line.line_string.id = tile_id_and_lane_id ordinary_track.append(f_line.line_string) self.tracks[tile_id_and_lane_id] = f_line self.ordinary_tracks_map = STRtree(ordinary_track)

这是一个 Python 类中的一个方法，方法名为 `_read_spilt_up_track_file`，属于私有方法。代码的作用是从指定路径 `input_path` 中读取类型为 "trajectory" 和 "Lane" 的输入瓦片特征，并将其转化为轨迹线段对象，并存储到类的实例变量 `tracks` 中，同时将所有的轨迹线段对象构建成空间索引对象，以便进行位置查询。

具体实现的步骤为：

1. 调用 `read_inputh_tiles_feature` 函数读取输入瓦片特征，将返回的字典类型的数据存储到 `tiles_features` 变量中，其中字典的键为瓦片 ID，字典的值为该瓦片中的特征列表。
2. 创建一个空列表 `ordinary_track`，用于存储构建好的轨迹线段对象。
3. 遍历 `tiles_features` 字典，对于每一个瓦片 ID 和特征列表，都进行以下操作：
a. 遍历特征列表，对于每一个特征，将其几何坐标、属性信息等构建成一个轨迹线段对象 `f_line`。
b. 设置轨迹线段对象的最大速度和最小速度属性。
c. 将轨迹线段对象的 ID 设置为瓦片 ID 和轨迹 ID 的组合。
d. 将轨迹线段对象的线段存储到 `ordinary_track` 列表中，将轨迹线段对象存储到 `tracks` 字典中。
4. 将 `ordinary_track` 列表构建成 STRtree 空间索引对象，并存储到实例变量 `ordinary_tracks_map` 中。

需要注意的是，该方法依赖于 `MyLine` 类和 `read_inputh_tiles_feature` 函数，需要保证它们的正确性并且能够读取到正确的特征数据。另外，该方法没有返回值，因为它直接修改了类的实例变量。

分析以下代码： def _read_spilt_up_track_file(self): tiles_features = read_inputh_tiles_feature(self.input_path, "trajectory", "Lane") ordinary_track = [] for tiles, features in tiles_features.items(): for feature in features: f_line = MyLine(coordinates=feature['geometry']["coordinates"], properties=feature["properties"]) f_line.line_string.max_speed = feature["properties"]["max_speed"] f_line.line_string.min_speed = feature["properties"]["min_speed"] # 不同tile中轨迹id可能重复，所以加上tileid tile_id_and_lane_id = tiles + "_" + str(f_line.properties["id"]) f_line.line_string.id = tile_id_and_lane_id ordinary_track.append(f_line.line_string) self.tracks[tile_id_and_lane_id] = f_line self.ordinary_tracks_map = STRtree(ordinary_track)

这段代码是一个类中的一个方法，方法名为"_read_spilt_up_track_file"。这个方法会读取一个输入路径中的特征文件，并将每个特征转换成一个MyLine对象，然后将其添加到一个名为"ordinary_track"的列表中。同时，这个MyLine对象的id属性被设置为tile_id_and_lane_id，而tile_id_and_lane_id是由tile_id和特征的id组成的字符串。这个id属性可以用于后续的轨迹查询。

在这个方法中，还创建了一个名为"tracks"的字典，用于存储每个MyLine对象。这个字典的键是tile_id_and_lane_id，值是对应的MyLine对象。

最后，这个方法将ordinary_track中的所有MyLine对象添加到一个名为"ordinary_tracks_map"的STRtree对象中。STRtree是一种空间索引数据结构，用于快速地查询空间范围内的对象。这个"ordinary_tracks_map"对象可以用于后续的轨迹查询。