python train_test_split

`train_test_split` 是 scikit-learn 中用于将数据分割成训练集和测试集的函数。它可以将数据随机分割成指定比例的训练集和测试集，这样可以用训练集训练模型，用测试集评估模型的性能。

相关问题

python train_test_split函数

train_test_split是Scikit-Learn中的一个函数，它用于将数据集划分为训练集和测试集。它可以控制训练集和测试集的大小比例，以及是否打乱数据。这个函数非常重要，因为它可以帮助我们评估机器学习模型的泛化能力。

python train_test_split stratify

`train_test_split` 是一个用于将数据集划分为训练集和测试集的函数，`stratify` 参数是用于指定按照某个变量进行分层抽样的参数。

具体来说，如果我们希望在划分训练集和测试集时，保持原始数据中某个变量的分布比例不变，就可以使用 `stratify` 参数。例如，在分类问题中，我们希望训练集和测试集中各类别样本的比例与原始数据集中各类别样本的比例相同，就可以使用 `stratify` 参数。

下面是一个使用 `train_test_split` 函数进行分层抽样的示例代码：

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, stratify=y)

其中，`X` 是特征矩阵，`y` 是目标变量。`test_size` 参数指定测试集占总样本数的比例，`stratify` 参数指定按照哪个变量进行分层抽样。