train_test_split函数不随机划分

train_test_split函数默认是随机划分训练集和测试集的。如果你想要固定划分结果，可以使用参数random_state来设置随机种子。下面是一个示例：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设train_data和train_target是你的训练数据和目标变量
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(train_data, train_target, test_size=0.4, random_state=0)

# 输出划分后的训练集和测试集的大小
print("训练集大小:", len(X_train))
print("测试集大小:", len(X_test))

这个例子中，train_data和train_target是你的训练数据和目标变量。train_test_split函数将会随机将数据划分为训练集和测试集，其中测试集的大小占总数据的40%。设置random_state为0保证了每次运行代码时得到的划分结果是一致的。

相关问题

# 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。

划分数据集使用sklearn函数库中train_test_split()函数进行划分，具体用法为：sklearn.model_selection.train_test_split()

好的，你的第一个问题我已经记住了。关于你提到的使用sklearn函数库中train_test_split()函数进行数据集划分的问题，我可以告诉你，这个函数库是机器学习中常用的一个工具，train_test_split()函数可以用来将数据集随机划分为训练集和测试集。该函数库提供了许多参数用于控制划分的方式，例如test_size参数用来控制测试集占整个数据集的比例，random_state参数用来控制随机种子，shuffle参数用来控制是否随机打乱数据。使用这个函数可以帮助我们更好地调试和评估我们的模型。