ShuviDoura 发表于 2024-07-18 16:28
有没有可能是保存的模型有问题
有可能！模型的问题是一个很常见的坑。为了确保存储和加载模型的代码没有问题，可以按照以下步骤来检查和调整：
1. **验证模型训练**：
确保在保存模型之前，你用正确的数据训练了模型，而且模型性能达到了预期。例如，你可以在训练完成后打印一下训练集和测试集上的准确率。
print("Training accuracy: ", svm_model.score(X_train, y_train))
print("Test accuracy: ", svm_model.score(X_test, y_test))
2. **保存模型**：
使用`joblib`或`pickle`等库来保存你的模型。比如，用`joblib`来保存模型：
from joblib import dump
# 假设你的模型变量是 svm_model
dump(svm_model, 'svm_model.pkl')
3. **加载模型**：
确保正确地加载模型，并且模型文件路径是正确的：
from joblib import load
svm_model_loaded = load('svm_model.pkl')
4. **预测时验证数据**：
预测时需要确保输入数据（纹理特征）和训练数据的格式相同。检查数据预处理部分，确保数据一致性。
predicted = svm_model_loaded.predict(new_data)# new_data是你要预测的新样本
print(predicted)
5. **调试**：
打印一些中间结果来帮助调试，比如预测前后的数据形状、值的分布等。
print("Shape of new data:", new_data.shape)
print("Values of new data:", new_data)
如果一切都还是显示‘4’，可以尝试以下几步：
- **检查数据**：确保输入数据不是总是相同或接近相同。
- **异常检测**：也许有些特征数据异常值或分布不均衡。
- **进一步调参**：可能需要进一步优化超参数，甚至尝试不同的核函数（kernel）。
模型全都预测为‘4’可能是因为模型过拟合或者数据标签不平衡等原因。可以打印一些更多的调试信息，进一步分析问题所在。
希望这些步骤能帮你找到问题的症结，祝你顺利把‘4’变成多样化的其他数字！如果还有问题，随时问我哦~
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我能不能具体看一下他预测的流程怎么得到的4
ShuviDoura 发表于 2024-07-18 16:29
我能不能具体看一下他预测的流程怎么得到的4
当然可以。我们可以通过在预测的流程中加入一些调试信息，来看看是哪里出现了问题。这里是一个基本的步骤：
1. **加载数据和模型：** 确保你正确加载了数据和训练好的模型。
2. **数据预处理：** 确保输入的数据经过了和训练时相同的预处理步骤。
3. **特征提取：** 确保提取的特征和训练时的一致。
4. **预测：** 使用模型进行预测。
5. **结果输出：** 打印出中间结果和最终结果。
下面是一个简单的例子，假设你在使用一个图像分类模型：
import joblib# 假设你使用joblib来保存和加载模型
import numpy as np
from skimage.io import imread
from skimage.transform import resize
# 加载模型
model_path = "path_to_your_model/model.pkl"
model = joblib.load(model_path)
# 加载和预处理图像
image_path = "path_to_your_image/image.png"
image = imread(image_path, as_gray=True)# 假设是灰度图像
image_resized = resize(image, (64, 64))# 假设模型需要64x64的输入
# 展平图像以匹配模型的输入
features = image_resized.flatten().reshape(1, -1)
# 预测
prediction = model.predict(features)
print(f"预测结果: {prediction}")
# 调试输出中间结果
print(f"图像路径: {image_path}")
print(f"图像尺寸: {image.shape}")
print(f"调整后的图像尺寸: {image_resized.shape}")
print(f"特征向量: {features}")
在上面的代码中：
1. 加载图像并预处理。
2. 展平图像以匹配模型的输入格式。
3. 使用模型进行预测。
4. 打印中间结果（例如，图像路径、尺寸、特征向量等），以便更好地理解每一步。
通过这种方式，你可以一步步地检查每个阶段的输出，看看哪里出现了问题。特别注意检查特征提取和输入数据格式，确保它们与模型训练时的一致性。
如果以上步骤没有发现明显问题，可能需要重新检查模型训练过程，包括数据集和训练代码，确保没有错误。
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我加载的不是图像，是预处理之后的参数
ShuviDoura 发表于 2024-07-18 16:31
我加载的不是图像，是预处理之后的参数
明白了，你是说你加载的是预处理后的参数，这样问题就更清晰一些。让我们先一起来梳理一下整个流程，以便找出问题所在。
首先，我们需要明确几个关键点：
1. **预处理步骤**：你对图像进行哪些预处理？
2. **特征提取**：你如何从预处理后的图像中提取纹理特征，并把这些特征转化为一个具体的数字？
3. **模型预测**：你的模型是如何进行预测的？
### 一、预处理步骤
假设你进行了图像灰度化、缩放、滤波等预处理方式，那么这些步骤可能会影响后续的特征提取。
### 二、特征提取
提取纹理特征的方法有很多，如灰度共生矩阵（GLCM），局部二值模式（LBP），Gabor滤波器等。不同的算法会生成不同的特征值。
下面是一个示例代码，来说明如何用GLCM提取纹理特征：
import cv2
import numpy as np
from skimage.feature import greycomatrix, greycoprops
# 加载预处理后图像
image = cv2.imread('preprocessed_image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 计算灰度共生矩阵
glcm = greycomatrix(image, distances=, angles=, levels=256, symmetric=True, normed=True)
# 提取图像的对比度作为纹理特征
contrast = greycoprops(glcm, 'contrast')
print(f"纹理特征（对比度）: {contrast}")
### 三、模型预测
确保你的模型能正确加载预处理后的参数，并且能正确进行预测。以下是一个简单的预测示例代码：
from keras.models import load_model
# 加载模型
model = load_model('my_model.h5')
# 模拟输入特征
input_features = np.array([])# 假设只有一个特征
# 进行预测
predicted_value = model.predict(input_features)
print(f"预测结果: {predicted_value}")
### 检查流程
为了检查预测流程，可以在每一步加入调试信息，确保每一步都得到了合理的数值。例如：
- 打印预处理后的图像。
- 打印提取的特征值。
- 打印输入到模型中的数据。
- 打印模型的输出。
### 可能的问题
根据你描述的情况，这里可能出现的问题包括但不限于：
1. **预处理后的参数不合理**：是否在保存和加载过程中发生了损坏或误差。
2. **特征提取的方式错误**：提取出来的特征是否无法代表图像的纹理特征。
3. **模型问题**：模型的加载和预测是否正常。
希望这些信息对你有所帮助，如果还有什么具体细节，需要再了解一下。随时欢迎继续探讨！
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我想看这一步的计算过程，让他显示出来
# 如果要加载自定义的CSV数据进行预测
with open("iris.csv", 'r', encoding='utf-8') as f:
X_new = np.genfromtxt(f, delimiter=',', usecols=(0, 1), skip_header=True)
loaded_model = joblib.load('svm_model.pkl')
ShuviDoura 发表于 2024-07-18 16:33
我想看这一步的计算过程，让他显示出来
# 如果要加载 ...
了解了，你希望看到加载自定义的CSV数据后，预测过程中的具体计算细节。为了做到这一点，我们可以在代码中添加一些调试信息和打印语句，来显示每一步的计算结果。以下是如何修改你的代码以便更清楚地了解具体的计算过程：
import numpy as np
import joblib
# 加载CSV数据
with open("iris.csv", 'r', encoding='utf-8') as f:
X_new = np.genfromtxt(f, delimiter=',', usecols=(0, 1), skip_header=True)
print("Loaded CSV data:")
print(X_new)
# 加载预训练的模型
loaded_model = joblib.load('svm_model.pkl')
print("Loaded model:", loaded_model)
# 进行预测并打印计算过程
print("Making predictions...")
# 打印支持向量
print("Support vectors:")
print(loaded_model.support_vectors_)
# 打印决策函数的系数
print("Coefficients of the decision function:")
print(loaded_model.dual_coef_)
# 打印偏置
print("Intercept:")
print(loaded_model.intercept_)
# 进行预测
predictions = loaded_model.predict(X_new)
# 打印预测结果
print("Predictions:")
print(predictions)
在上述代码中，我们添加了一些打印语句，以便我们可以在控制台中看到以下内容：
1. 加载的CSV数据内容。
2. 加载的模型信息。
3. 模型的支持向量。
4. 决策函数的系数（也就是支持向量的权重）。
5. 偏置（intercept）。
6. 最后的预测结果。
这些信息将帮助你逐步了解每一步的计算过程，特别是当数据通过模型进行预测时，哪些内部参数和计算步骤在起作用。
运行这个脚本后，你会看到详细的调试信息，这些信息可以帮助你理解数据从加载到预测的全过程。如果你需要更深入的细节，比如中间矩阵运算的具体值，也可以进一步在相应的函数中添加更多的打印语句来显示中间结果。
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module 'cv2' has no attribute 'detectAndCompute'
ShuviDoura 发表于 2024-07-18 20:51
module 'cv2' has no attribute 'detectAndCompute'
好的，看起来你遇到了一个OpenCV库中的属性错误。通常，这是由于使用了错误的函数名或版本问题。`cv2`模块中的确没有`detectAndCompute`这个属性。通常，我们会用特定的特征检测器和描述子提取器（如SIFT、ORB等）来进行这一操作。
以下是使用SIFT特征检测和描述的示例代码：
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
image = cv2.imread('your_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 初始化SIFT检测器
sift = cv2.SIFT_create()
# 检测关键点和计算描述子
keypoints, descriptors = sift.detectAndCompute(image, None)
print(f"检测到的关键点数量: {len(keypoints)}")
print("描述子矩阵:\n", descriptors)
确保你使用的OpenCV版本支持SIFT。如果你使用的是较新的版本，你可能需要安装额外的模块。使用以下命令安装OpenCV的contrib模块：
pip install opencv-contrib-python
如果你使用的是ORB特征检测和描述，则可以这样：
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
image = cv2.imread('your_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 初始化ORB检测器
orb = cv2.ORB_create()
# 检测关键点和计算描述子
keypoints, descriptors = orb.detectAndCompute(image, None)
print(f"检测到的关键点数量: {len(keypoints)}")
print("描述子矩阵:\n", descriptors)
这段代码应该能帮助你检测图像中的关键点并计算描述子，将图像的纹理特征转化为具体的数字。希望这对你有帮助！如果还有问题，请随时告诉我。
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AttributeError: 'cv2.BFMatcher' object has no attribute 'drawMatches'
ShuviDoura 发表于 2024-07-19 09:06
AttributeError: 'cv2.BFMatcher' object has no attr ...
嗯，看起来你在使用OpenCV进行图像特征匹配时遇到了一个属性错误。让我们直奔主题，首先，`BFMatcher`对象并没有`drawMatches`方法，这个方法实际上属于`cv2`模块。而且，我们不是在讨论纹理特征的转换吗？哈哈，已经跑偏了，先回到正题。
要把图像的纹理特征转化为一个具体的数字，我们可以用 `LBP（局部二值模式）`。这是一种简单而有效的方法，可以将纹理特征转化为直方图，也就是一组数字啦！
接下来，你可以用Python和OpenCV实现这个计算过程：
import cv2
import numpy as np
from skimage.feature import local_binary_pattern
def calculate_lbp_histogram(image):
# 转换为灰度图像
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 设置LBP参数
radius = 1
n_points = 8 * radius
# 计算LBP
lbp = local_binary_pattern(gray_image, n_points, radius, method='uniform')
# 计算直方图
(hist, _) = np.histogram(lbp.ravel(),
bins=np.arange(0, n_points + 3),
range=(0, n_points + 2))
# 归一化直方图
hist = hist.astype("float")
hist /= (hist.sum() + 1e-6)
return hist
# 读入测试图像
image = cv2.imread('path_to_your_image.jpg')
# 获取LBP直方图
lbp_hist = calculate_lbp_histogram(image)
print(lbp_hist)
如果非得把这个直方图变成一个具体的数字，你可以计算直方图的某种统计值，比如均值、方差或者直接简单粗暴地求和。
同时，如果你遇到任何图像特征检测及匹配的代码问题，请随时问我，现在来说说你遇到的具体错误，即：
AttributeError: 'cv2.BFMatcher' object has no attribute 'drawMatches'
这是因为`drawMatches`是`cv2`模块中的函数，而不是`BFMatcher`对象的方法。正确的使用方式应该是：
# 假设你已经检测到了关键点和描述符
keypoints_1, descriptors_1 = detector.detectAndCompute(image_1, None)
keypoints_2, descriptors_2 = detector.detectAndCompute(image_2, None)
# 创建 BFMatcher 对象
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)
# 匹配描述符
matches = bf.match(descriptors_1, descriptors_2)
# 绘制匹配项
result = cv2.drawMatches(image_1, keypoints_1, image_2, keypoints_2, matches, None)
# 显示图像
cv2.imshow('Matches', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
这样才能正确显示出两个图像之间的匹配点。希望这也对你当前的问题有所帮助！有什么疑问随时问我哈！
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如果我有一万张图片，用支持向量机的效果好吗
ShuviDoura 发表于 2024-07-19 09:25
如果我有一万张图片，用支持向量机的效果好吗
一万张图片，挺壮观的库啊！用支持向量机（SVM）来处理图像分类在某些情况下是可以的，但是有几个方面需要考虑：
### 数据规模
SVM在面对大量数据时可能会变得非常慢和内存密集。它们在小型到中型的数据集上表现通常不错，但当数据集变得非常大时，训练时间和预测时间都会呈指数增长。所以，一万张图片可能有点挑战。
### 特征提取
SVM直接处理原始图像像素数据是不可行的，因为图像像素维度太高。常见做法是先进行特征提取，比如使用卷积神经网络（CNN）来提取特征，然后再用SVM来进行分类。
### 多类别分类
如果你的任务涉及多个类别的分类，SVM需要使用一些策略来扩展到多类别，如“一对一”（one-vs-one）或“一对多”（one-vs-rest）的策略。这会使计算变得更加复杂和耗时。
### 其他选择
对于图像数据，大多数情况下，卷积神经网络（CNN）是一种更好的选择。它们在处理图像时几乎是无可匹敌的，而且现代深度学习框架（如TensorFlow，PyTorch）都可以方便地处理大型数据集。
### 来个举例
假设你硬要用SVM，那么首先你得提取图像的特征，比如使用Histogram of Oriented Gradients (HOG)，然后再用SVM来进行分类。下面是一个简单的示范：
import cv2
import numpy as np
from skimage.feature import hog
from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 假设你有数据集和标签
images = [...] # 你的图像数据
labels = [...] # 你的标签
# 提取特征
def extract_hog_features(image):
feature, _ = hog(image, pixels_per_cell=(8, 8),
cells_per_block=(2, 2), visualize=True)
return feature
features =
# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.3)
# 用SVM训练
classifier = svm.SVC()
classifier.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = classifier.predict(X_test)
# 评估效果
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy:.2f}%")
总之，SVM能干不少事儿，但在图像分类这块，可能还是卷积神经网络更适合你的需求。如果你硬要用SVM，那就得先把特征提取这门学问给搞定！
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如果我的图片命名时这样的cat.0.jpg，我应该怎么读取图片
ShuviDoura 发表于 2024-07-19 09:30
如果我的图片命名时这样的cat.0.jpg，我应该怎么读取 ...
看来你是想读取命名为类似于 `cat.0.jpg` 这种格式的图片。我们可以用Python来实现这个任务，通常结合一些库，比如`os`来处理文件路径，`PIL`或者`cv2`来读取图片。下面是一个简单的例子，用`os`和`PIL`来读取这些图片：
首先，确保你安装了Pillow（如果还没有的话）：
pip install pillow
然后，你可以使用以下代码来读取这些图片：
import os
from PIL import Image
# 定义图片所在的目录
image_dir = 'path/to/your/image/directory'
# 读取目录中的所有图片
for filename in os.listdir(image_dir):
if filename.startswith('cat.') and filename.endswith('.jpg'):
# 构建图片的完整路径
image_path = os.path.join(image_dir, filename)
# 用PIL打开图片
image = Image.open(image_path)
# 这里你可以对图片进行处理，比如显示、保存或者其他操作
image.show()# 比如显示图片
如果你更喜欢用OpenCV来读取图片，也可以这样做：
首先安装OpenCV（如果还没有的话）：
pip install opencv-python
然后用以下代码来读取图片：
import os
import cv2
# 定义图片所在的目录
image_dir = 'path/to/your/image/directory'
# 读取目录中的所有图片
for filename in os.listdir(image_dir):
if filename.startswith('cat.') and filename.endswith('.jpg'):
# 构建图片的完整路径
image_path = os.path.join(image_dir, filename)
# 用cv2打开图片
image = cv2.imread(image_path)
# 这里你可以对图片进行处理，比如显示、保存或者其他操作
cv2.imshow('Image', image)
cv2.waitKey(0)# 按任意键关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()
这样，你就能顺利地读取命名为`cat.xxx.jpg`格式的图片了。希望这对你有所帮助，如果遇到任何问题，尽管问！
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。
我用网上的数据训练，得到的模型区预测
loaded_model = joblib.load('svm_model.pkl')
predictions = loaded_model.predict(X_new)
得到的结果仍然只有一个
Predictions:
[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
有没有可能是我预测时用的不对
ShuviDoura 发表于 2024-07-19 09:54
我用网上的数据训练，得到的模型区预测
loaded_model ...
听起来你已经非常认真地在训练和使用模型了，棒棒哒！但是预测结果只有一个，说明可能是你传入的 `X_new` 数据有问题。我们来检查一下代码和数据格式。
首先，我们需要确认你的 `X_new` 格式正确，它应该是一个二维数组，每一行代表一张图片的特征。
这里是一个简单的示例代码展示如何读取图片、提取特征并进行预测：
import numpy as np
from skimage.io import imread
from skimage.transform import resize
from skimage.feature import hog
import joblib
# 假设我们有一张图片 'cat.0.jpg'
image_path = 'cat.0.jpg'
# 读取图片并调整尺寸（假设统一调整为64x64）
image = imread(image_path, as_gray=True)
image_resized = resize(image, (64, 64))
# 提取 HoG (Histogram of Oriented Gradients) 特征
feature_vector, _ = hog(image_resized, pixels_per_cell=(8, 8), cells_per_block=(2, 2), visualize=True)
# 将特征向量放入二维数组，以便进行预测
X_new = np.array()
# 加载模型并进行预测
loaded_model = joblib.load('svm_model.pkl')
predictions = loaded_model.predict(X_new)
# 输出预测结果
print("Predictions:", predictions)
如果你有多张图片，可以这样做：
import glob
# 假设所有图片都在imgs文件夹下且命名为 'cat.0.jpg', 'cat.1.jpg', ...
image_paths = glob.glob('imgs/*.jpg')
X_new = []
for image_path in image_paths:
image = imread(image_path, as_gray=True)
image_resized = resize(image, (64, 64))
feature_vector, _ = hog(image_resized, pixels_per_cell=(8, 8), cells_per_block=(2, 2), visualize=True)
X_new.append(feature_vector)
# 转换为numpy数组
X_new = np.array(X_new)
# 加载模型并进行预测
loaded_model = joblib.load('svm_model.pkl')
predictions = loaded_model.predict(X_new)
# 输出预测结果
print("Predictions:", predictions)
确保：
1. 你的 `X_new` 是一个二维数组，每一行对应一张图片的特征。
2. 提取特征的方法如 HoG 是一致的，无论训练还是预测。
希望这能帮助到你，让你的模型预测时不再是孤单的一个结果，而是一群结果！加油！
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。
就算我的特征不对，得到的模型不准确，他也不应该无论输入什么数据结果都是一样的啊
ShuviDoura 发表于 2024-07-19 09:56
就算我的特征不对，得到的模型不准确，他也不应该无论 ...
你说得很对。通常情况下，即使模型不准确，它也应该根据输入数据返回不同的预测结果。出现预测结果总是一样的情况，可能存在以下几种潜在问题：
1. **模型未正确训练**：模型可能没有有效地学习到特征和标签之间的关系。检查一下你的训练数据、标签以及训练流程。
2. **输入数据问题**：确保你传给 `loaded_model.predict` 的 `X_new` 是正确的格式和内容。如果 `X_new` 只是一个示例或常数，它的多样性不足以让模型输出不同的预测结果。
3. **模型保存和加载错误**：在保存和加载模型时，可能出现了一些问题，导致模型状态异常。确保 `joblib.load` 和 `joblib.dump` 使用正确。
4. **单一标签数据**：如果训练数据中的标签过于单一（例如，大部分均是一个类别），那么模型可能会倾向于输出这个类别。
为了更好的排查问题，你可以尝试以下步骤：
1. **检查输入数据**：
打印 `X_new` 看看是否符合预期：
print(X_new)
2. **测试不同输入**：
尝试用不同的输入数据进行预测，看看结果是否仍然一样：
import numpy as np
# 假设你的特征有5个值
X_new_test = np.array([
,# 输入数据1
,# 输入数据2
])
predictions_test = loaded_model.predict(X_new_test)
print("测试预测结果：", predictions_test)
3. **检查训练过程**：
确保在训练过程中模型已经通过足够多的循环和合理的参数进行了训练：
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
import joblib
# 加载示例数据集
iris = datasets.load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
# 划分训练和测试数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 训练模型
model = SVC(kernel='linear')
model.fit(X_train, y_train)
# 保存模型
joblib.dump(model, 'svm_model.pkl')
# 加载模型
loaded_model = joblib.load('svm_model.pkl')
# 进行预测
predictions = loaded_model.predict(X_test)
print("预测结果：", predictions)
通过以上步骤逐步排查，相信你能够找到问题所在。如果还是不行，可以把具体代码贴上来咱们一起看看！
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。
这里的 random_state=42，这个42有什么特殊含义吗
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)