sklearn train_test_split

sklearn中的train_test_split函数是机器学习中用于分割数据集（训练集和测试集）的函数。它可以将数据集按照一定比例分割成训练集和测试集，以便在训练模型时使用训练集，在测试模型时使用测试集。train_test_split函数的参数包括X、y、test_size、train_size、random_state、shuffle和stratify等。其中，X和y分别表示数据集的特征和标签，test_size和train_size表示测试集和训练集的比例，random_state表示随机种子，shuffle表示是否打乱数据集，stratify表示是否按照标签分层抽样。需要注意的是，在python3.6中，sklearn已经弃用了train_test_split函数，需要使用model_selection模块导入。

相关问题

python sklearn train_test_split

这是一个用于将数据集分成训练集和测试集的函数，它可以从sklearn库中导入。该函数的语法如下：

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

其中，X是特征矩阵，y是目标变量。test_size参数指定测试集的比例，random_state参数用于控制随机性。

sklearn train_test_split random_state-0

在使用 `sklearn` 的 `train_test_split` 函数时，可以通过设置 `random_state` 参数来控制随机数种子的值，从而确保每次运行代码时划分的训练集和测试集都是一样的。当设置 `random_state=0` 时，函数会使用固定的随机数种子，生成相同的训练集和测试集。这个技巧在机器学习中非常有用，因为我们可以在不同的模型间比较它们的性能，同时保持数据集的一致性。