import random#random initializationn_samples n_features = feature_datashape p = listrangen_samples randomseed12345 randomshufflep XXyy = feature_dataplabel_datap cut_off = intn_samples 103 这几句是什么意

这几句代码的作用是将数据集随机打乱并分成训练集和测试集。

首先，根据特征数据的行数和列数，确定样本数和特征数。

然后，创建一个包含样本数的列表p，列表元素为0到样本数-1。

接下来，设置随机种子为12345，以保证每次运行代码时得到相同的随机结果。

然后，使用random.shuffle函数随机打乱列表p，将特征数据和标签数据按照打乱的顺序重新排列，得到新的特征数据XX和标签数据yy。

最后，将数据集划分成训练集和测试集，cut_off变量表示训练集的结束索引位置，根据样本数的十分之三确定。