train_test_split的文件定义写法

在Python中，我们可以使用`scikit-learn`库中的`train_test_split`函数来划分训练集和测试集。其函数定义如下：

from sklearn.model_selection import train_test_split

train_test_split(*arrays, test_size=None, train_size=None, random_state=None, shuffle=True, stratify=None)

其中，`*arrays`表示需要划分的数据集，可以是一个或多个数组或矩阵，`test_size`表示测试集的比例，默认为0.25，`train_size`表示训练集的比例，默认为`None`，即与测试集的比例相反，`random_state`表示随机数种子，`shuffle`表示是否在划分前打乱数据顺序，`stratify`表示按指定标签进行分层抽样。该函数返回划分后的训练集和测试集，例如：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

其中，`X`表示输入数据，`y`表示目标变量，`test_size`表示测试集占总数据集的比例，`random_state`表示随机数生成器的种子，用于控制随机性。该函数将输入数据和目标变量按照指定比例划分为训练集和测试集，并返回划分后的数据。