train_test_split(X, Y, test_size=0.2, random_state=42)参数解析

train_test_split是一个用于将数据集划分为训练集和测试集的函数。它的参数解析如下：

- X: 表示特征矩阵，包含所有的输入样本。
- Y: 表示目标变量，也就是我们希望预测的值。
- test_size: 表示测试集的比例，取值范围为0到1之间。例如，如果设置为0.2，那么测试集将占总数据的20%。
- random_state: 表示随机数种子，用于控制数据洗牌的顺序。设置相同的种子会得到相同的随机洗牌结果，这样可以确保我们每次运行代码时得到相同的训练集和测试集。

请注意，返回的结果是一个元组，包含训练集和测试集的特征矩阵及其对应的目标变量。

相关问题

from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

这段代码是用来将数据集划分为训练集和测试集的。其中，X代表数据集的自变量（特征），y代表数据集的因变量（标签）。train_test_split函数将数据集按照test_size的比例划分为训练集和测试集，其中test_size=0.2表示测试集占总数据集的20%。random_state用于控制随机性，保证每次运行代码得到的结果相同。最终，函数的返回值为四个数组，分别对应划分好的训练集和测试集的自变量和因变量。

from sklearn.model_selection import train_test_split X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=123)

`train_test_split`函数是scikit-learn库中的一个函数，用于将数据集划分为训练集和测试集。根据你提供的引用内容，可以看出该函数的参数有`*arrays`、`test_size`、`train_size`、`random_state`、`shuffle`和`stratify`。

根据你的问题，你想要将数据集`X`和`y`划分为训练集和测试集，其中测试集占总数据集的20%，并且设置了随机种子为123。你可以使用以下代码实现：

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=123)

这段代码将会把`X`和`y`划分为训练集和测试集，其中测试集占总数据集的20%。划分后的训练集和测试集分别存储在`X_train`、`X_test`、`y_train`和`y_test`中。