无论我去哪里都能看到这个代码。需要帮助理解这个代码。

from sklearn.model_selection import train_test_splitX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y,testsize = 0.20)

在这个上下文中，X_train, X_test, y_train, y_test 分别代表什么？我应该将哪些放入 fit() 和 predict() 中？

回答：

正如文档所述，train_test_split 的作用是：将数组或矩阵随机分割成训练和测试子集。你可以在这里找到相关信息：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.train_test_split.html。我认为正确的关键字参数应该是 test_size 而不是 testsize，它表示如果是浮点数，代表测试集所包含的数据集比例；如果是整数，代表测试样本的绝对数量。X 和 y 是具有相同长度/形状[0]的可索引序列，也就是说，它们是将要被分割的数组/列表/矩阵/数据框。

总的来说，这个代码将 X 和 y 随机分割成训练和测试子集（X 的训练和测试子集分别是 X_train 和 X_test，y 的训练和测试子集分别是 y_train 和 y_test）。每个测试子集应该包含原始数组条目的 20% 作为测试样本。你应该将 _train 子集传递给 fit()，将 _test 子集传递给 predict()。希望这对你有帮助~