Python train_test_split() 函数解析：分割数据集用于机器学习

这段代码使用 Python 的 train_test_split() 函数将数据集 X 和标签 y 分割成训练集和测试集，比例为 7:3。

X_train 和 y_train 包含 70% 的数据，用于训练机器学习模型。

X_test 和 y_test 包含 30% 的数据，用于评估训练好的模型性能。

test_size=0.3 表示测试集占总数据集的 30%。

random_state=100 设置随机种子，确保每次运行代码时，数据集分割结果都相同。这在需要重复实验时非常重要，可以确保结果的可比性。

总而言之，这段代码将数据集随机分为训练集和测试集，并使用随机种子保证分割结果的一致性，方便进行机器学习模型的训练和评估。