python的train_test_split

在Python中，train_test_split函数可以用于将数据集划分为训练集和测试集。该函数的引用可以在不同的代码片段中找到。

引用中，使用cross_validation模块的train_test_split函数将train_data和train_target数据集划分为训练集（X_train和y_train）和测试集（X_test和y_test），并将测试集的比例设置为0.4。

引用中，使用sklearn.model_selection模块的train_test_split函数将X和y数据集划分为训练集（X_train和y_train）和测试集（X_test和y_test），并将测试集的比例设置为0.33。

引用中，使用train_test_split函数将X_d和y数据集划分为训练集（X_train和y_train）和测试集（X_test和y_test），并将测试集的比例设置为默认值0.25。

你可以根据需要选择使用这些引用中的任何一个来划分你的数据集。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [train_test_split用法](https://blog.csdn.net/MRxjh/article/details/78481578)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [python机器学习 train_test_split()函数用法解析及示例 划分训练集和测试集 以鸢尾数据为例 入门级讲解](https://blog.csdn.net/weixin_48964486/article/details/122866347)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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