train_test_split函数参数

train_test_split函数是Python中用于划分训练集和测试集的函数。它的参数包括：
- `arrays`：需要划分的数据集，可以是一个数组或多个数组的列表。
- `test_size`：测试集的大小，可以是一个浮点数（表示比例）或一个整数（表示样本数量）。
- `train_size`：训练集的大小，可以是一个浮点数（表示比例）或一个整数（表示样本数量）。
- `random_state`：随机种子，用于控制数据集的随机划分。
- `shuffle`：是否在划分之前对数据进行洗牌，默认为True。
- `stratify`：是否根据标签进行分层划分，默认为None。

下面是一个示例：

from sklearn.model_selection import train_test_split

X = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [0, 1, 0, 1, 0]

X_train, X_test, y_train, y = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

这个示例将X和y划分为训练集和测试集，其中测试集占总样本的20%。划分后的结果存储在X_train、X_test、y_train和y_test中。

相关问题

train_test_split函数参数设置‘

train_test_split是Scikit-learn中用于分割数据集的函数，常用于机器学习中的训练集和测试集的划分。该函数的参数设置包括：

- arrays：可以是列表、数组、矩阵或pandas的数据框，指样本特征集。
- test_size：样本占比或样本数量，如果为浮点数表示样本占比，如果为整数表示样本数量，默认为0.25。
- train_size：样本占比或样本数量，如果为浮点数表示样本占比，如果为整数表示样本数量，默认为None。
- random_state：随机数生成器的种子，用于产生随机的索引，保证每次运行程序时，分割的结果一样。如果不设置该参数，每次分割的结果都是不一样的。
- shuffle：是否在分割前对数据进行打乱，默认为True。
- stratify：按照指定的标签进行分层抽样，确保训练集和测试集的标签比例相同。只适用于分类问题。
- 返回值：函数返回分割后的训练集数据、测试集数据、训练集标签、测试集标签。

# train_test_split函数，用于划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

train_test_split()函数是用于随机划分训练集和测试集的函数。它可以将给定的数据集按照指定的比例划分为训练集和测试集，并返回划分后的数据。

下面是一个示例，演示了如何使用train_test_split()函数来划分训练集和测试集：

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)

其中，参数说明如下：
- X：样本特征集
- y：样本的标签集
- test_size：测试集占数据集的比重，可以是一个浮点数（表示比例）或一个整数（表示样本数量）
- random_state：随机数的种子，用于控制随机划分的结果，相同的种子会产生相同的划分结果

这样，X_train和y_train就构成了训练集，X_test和y_test就构成了测试集。