train_test_split 怎么定义

`train_test_split` 是机器学习领域中常用的一个函数，它的作用是将原始数据集划分为训练集和测试集两部分。在使用机器学习模型进行训练和测试时，我们需要保证训练集和测试集是互相独立的，且数据分布要尽可能地相似。`train_test_split` 函数可以帮助我们实现这一点。通常情况下，该函数的输入参数为原始数据集和测试集所占比例，函数的输出为划分好的训练集和测试集。在划分数据集时，我们可以采用随机抽样的方式，保证训练集和测试集的数据分布相似。

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def train_test_datasplit(samples): from sklearn.model_selection import train_test_split data = samples.iloc[:, 0:(samples.shape[1] - 1)] label = samples.iloc[:, -1] data_train, data_test, label_train, label_test = train_test_split(data, label, test_size=0.33, random_state=42) return data_train, data_test, label_train, label_test代码讲解

这段代码实现了一个数据集的划分函数，将输入的样本数据进行划分为训练集和测试集，其中：

- `samples`：输入的样本数据，是一个 pandas DataFrame，包含若干行和若干列，其中最后一列为标签数据。
- `train_test_split`：是 scikit-learn 中的一个函数，用于将数据集划分为训练集和测试集，该函数的参数包括：

- `data`：数据集的输入特征，即前面所有列的数据。
- `label`：数据集的输出标签，即最后一列的数据。
- `test_size`：测试集所占比例，默认为 0.33。
- `random_state`：随机数种子，用于控制随机结果的可重复性。

- `data_train`：划分后的训练集输入特征。
- `data_test`：划分后的测试集输入特征。
- `label_train`：划分后的训练集输出标签。
- `label_test`：划分后的测试集输出标签。

该函数的返回值是一个包含训练集和测试集的 4 个元素的元组。

from torch_geometric.utils import train_test_split train_data, test_data = train_test_split(data, test_ratio=0.2)

这段代码使用了PyTorch Geometric中的train_test_split函数，将给定的数据集data分成了训练集和测试集，其中测试集占总数据集的20%。这个函数会返回两个数据集，分别是train_data和test_data。其中train_data包含了训练集的所有数据，而test_data则包含了测试集的所有数据。这个函数可以帮助我们更好地进行模型的训练和测试，从而提高模型的性能。