train_test_split 均匀划分

train_test_split是一个常用的函数，用于将数据集划分为训练集和测试集。均匀划分是指将数据集按照一定比例随机划分为训练集和测试集，保持类别分布的一致性。

train_test_split函数的使用方法如下：

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，X是特征矩阵，y是目标变量。test_size参数指定了测试集的比例，这里设置为0.2表示将数据集的20%作为测试集，80%作为训练集。random_state参数用于设置随机种子，保证每次划分结果的一致性。