在SVM分类模型中，train_test_split函数的作用是什么？A. 训练模型B. 划分数据集C. 计算准确率D. 预测结果

train_test_split函数是机器学习中数据预处理的重要工具，其核心作用是将数据集划分为训练集和测试集。在模型开发流程中，数据划分是关键步骤之一，目的是避免过拟合并评估模型泛化能力。理解这一函数的作用需要明确数据处理与模型训练的分工：数据划分不直接参与模型训练或预测，而是为后续步骤提供独立的数据集。

选项分析

A. 训练模型

训练模型通常通过模型的fit()方法完成（如SVM中的clf.fit()），与数据划分无关。

B. 划分数据集

正确答案。train_test_split的功能是将原始数据按比例拆分为训练集和测试集，例如常见的80%训练、20%测试分配。

C. 计算准确率

准确率计算需使用评估函数（如accuracy_score），与数据划分无直接关系。

D. 预测结果

预测结果由模型的predict()方法实现，属于模型应用阶段，而非数据处理阶段。