Data.random_split作用

Data.random_split是Pandas库中一个用于数据分割的功能，它主要用于将DataFrame或Series中的数据按照给定的比例随机划分为训练集、验证集和测试集等部分。这个函数常用于数据分析和机器学习项目中，帮助我们对数据进行预处理，以便于模型的训练和评估。

例如，假设你有一个包含标签的数据集，你可以这样做：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

data = pd.read_csv('your_data.csv')
train_data, val_test_data = data.random_split([0.7, 0.3], random_state=42)

# 这里0.7代表70%的数据会被用于训练，剩下的30%则会按照0.5:0.5的比例分配到验证集和测试集
train_data, test_data = val_test_data.random_split([0.5, 0.5], random_state=42)

这里的`random_state`参数可以设置随机数种子，保证每次运行的结果一致。