您能否简要描述一下以下代码行的含义。这是Python中逻辑回归的代码。
size =0.25 和 random_state = 0 是什么意思？什么是 train_test_split ？这行代码做了什么？
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.25,random_state=0)
这些代码行做了什么？
logistic_regression= LogisticRegression()
logistic_regression.fit(X_train,y_train)
y_pred=logistic_regression.predict(X_test)
【问题讨论】：
标签： python pandas scikit-learn regression
这一行行：
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.25,random_state=0)
将您的源分为训练集和测试集，0.25 表示 25% 的源将用于测试，剩余的将用于训练。
对于，random_state = 0，这是一个brief discussion。 以上链接的一部分：
如果你使用 random_state=some_number，那么你可以保证 Run 1 的输出将等于 Run 2 的输出，
logistic_regression= LogisticRegression() #Creates logistic regressor
为您的源计算一些值。 Recommended read
logistic_regression.fit(X_train,y_train)
以上链接的一部分：
这里的 fit 方法，当应用于训练数据集时，学习 模型参数（例如，平均值和标准差） …… 实际的 random_state 数字是 42、0、21、... 并不重要，重要的是每次使用 42 时，第一次进行拆分时总是会得到相同的输出。如果您想要可重复的结果，这很有用，
根据从训练集中学习的结果对测试集进行预测。
y_pred=logistic_regression.predict(X_test)
【讨论】：
test_size ：float、int 或 None，可选（默认=None）
如果是浮点数，则应介于 0.0 和 1.0 之间，表示要包含在测试拆分中的数据集的比例。如果是int，表示测试样本的绝对数量。如果为 None，则将该值设置为火车大小的补码。如果 train_size 也为 None，则设置为 0.25。
这将您的训练数据和测试数据分开，如果您总共有 1000 个数据点，test_size=0.25 将意味着您有：
完美的大小仍在讨论中，对于大型数据集（1.000.000+），我目前更喜欢将其设置为 0.1。甚至在我有另一个验证数据集之前，我会完全保留它，直到我决定运行算法。
random_state : int，RandomState 实例或无，可选 （默认=无）
如果是int，则random_state是随机数生成器使用的种子；如果是 RandomState 实例，则 random_state 是随机数生成器；如果为 None，则随机数生成器是 np.random 使用的 RandomState 实例。
对于机器学习，您应该将其设置为一个值，如果您设置它，您将有机会在另一天打开您的程序并仍然产生相同的结果，通常 random_state 也在所有可用的分类器/回归模型中，这样您就可以开始工作和调整，并使其可重现，
评论你的回归：
logistic_regression= LogisticRegression()
logistic_regression.fit(X_train,y_train)
y_pred=logistic_regression.predict(X_test)
y_train 的估计值适合y_pred 和 X_test
之后你可以测试你的结果，你现在有一个你计算的y_pred和真正的y_test，你可以知道计算一些准确度分数以及回归训练的好坏。
【讨论】：
size =0.25 和 random_state = 0 是什么意思？
test_size=0.25 -> 训练和测试数据的 25% 拆分。
random_state = 0 -> 对于可重复的结果，这可以是任何数字。
这行代码做了什么？
将X 和y 拆分为X_train, X_test, y_train, y_test
这些代码行做了什么？
通过fit(X_train, y_train)训练逻辑回归模型，然后对测试集X_test进行预测。
稍后你可能会比较y_pred 和y_test，看看模型的准确度是多少。
【讨论】：
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.25,random_state=0)
上面一行将您的数据随机拆分为训练和测试数据
【讨论】：
在这里查看the description of the function：
random_state 为随机数生成器设置种子，以在每次运行时为您提供相同的结果，这在教育环境中特别有用，可以为每个人提供相同的结果。test_size 是指在测试拆分中使用的比例，这里 75% 的数据用于训练，25% 用于测试模型。其他行只是在训练数据集上运行逻辑回归。然后，您可以使用测试数据集来检查拟合回归的好坏。
【讨论】：