python 调用train_test_split函数需要什么包

在Python中，要使用`train_test_split`函数进行数据集的分，需要导入`sklearn.model_selection`模块中的`train_test_split`函数。具体步骤如下：

1. 首先，确保已经安装了`scikit-learn`库。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：

   pip install scikit-learn

2. 在Python脚本或交互式环境中，导入`train_test_split`函数：

   from sklearn.model_selection import train_test_split

3. 然后，可以使用`train_test_split`函数来划分数据集。该函数的常用参数包括：
- `arrays`：要划分的数据集，可以是一个数组或多个数组。
- `test_size`：测试集的比例或样本数量。
- `train_size`：训练集的比例或样本数量。
- `random_state`：随机种子，用于控制随机划分的结果。

下面是一个示例代码：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设有X和y两个数组作为数据集
X = ...
y = ...

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

这样就可以将数据集按照指定的比例划分为训练集和测试集。