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。

相关问题

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。

python+train_test_split函数

train_test_split函数是Python中的一个用于数据集划分的函数，它可以将一个数据集划分为训练集和测试集。以下是一个train_test_split函数的例子：

from sklearn.model_selection import train_test_split
X, y = [1, 2, 3, 4], [0, 1, 0, 1]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=42)
print(X_train) # 输出：[1, 4]
print(X_test) # 输出：[2, 3]
print(y_train) # 输出：[0, 1]
print(y_test) # 输出：[0, 1]

在这个例子中，我们使用train_test_split函数将X和y划分为训练集和测试集，其中测试集占总数据集的25%。划分后，我们打印出了X_train、X_test、y_train和y_test的值。