类别样本 train_test_split函数

train_test_split函数是用于将数据集分成训练集和测试集的函数，常用于机器学习中。它的参数包括要划分的数据集、测试集所占的比例、随机数种子等。

类别样本是指数据集中的不同类别，例如在图像分类中，每个图像都有一个类别标签，例如猫、狗、鸟等。在使用train_test_split函数时，需要注意保持训练集和测试集中各个类别的比例相同，以避免数据集的偏差。可以使用StratifiedShuffleSplit函数代替train_test_split函数，这个函数能够保持类别比例。

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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。

# 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。