train_test_split函数的参数有哪些？

train_test_split函数的参数有：
- test_size：测试集的大小，可以是一个浮点数（0到1之间表示测试集所占比例）或一个整数（表示测试集的样本数量）。
- train_size：训练集的大小，可以是一个浮点数（0到1之间表示训练集所占比例）或一个整数（表示训练集的样本数量）。若未指定，将自动根据test_size计算出训练集大小。
- random_state：随机种子，用于控制划分数据集的随机过程。不同的随机种子会得到不同的划分结果。
- shuffle：是否在划分数据之前对数据进行洗牌，默认为True。
- stratify：按照原始数据中的类别比例，生成划分后的数据集。当原始数据中的类别不平衡时，可以使用stratify保持在训练集和测试集中的类别比例相同。

相关问题

train_test_split函数要求设定哪些参数？格式要求是什么

train_test_split是sklearn中用于划分数据集的函数，其常用参数如下：

* test_size: 测试集占总样本的比例，可以是浮点数（0到1之间）或整数（表示样本数量）。
* train_size: 训练集占总样本的比例，同样可以是浮点数或整数。如果test_size已经指定，train_size可以不用设定。
* random_state: 随机数种子，可以是整数或RandomState实例。默认为None，表示每次划分的结果都不一样。
* shuffle: 是否对样本进行随机排序，默认为True。如果设置为False，则样本顺序不变。

函数的格式要求如下：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

其中，X表示特征矩阵，y表示目标向量，test_size表示测试集占比，random_state表示随机数种子。函数返回划分好的训练集和测试集。

train_test_split函数的参数

train_test_split函数是Scikit-learn库中一个非常常用的函数，用于将数据集分割成训练集和测试集。其主要参数如下：

- test_size: 测试集大小，可以是浮点数（表示测试集占总数据的比例）或整数（表示测试集样本数量）。
- train_size: 训练集大小，与test_size的作用相同，一般不需要设置，会自动计算。
- random_state: 随机数种子，用于控制每次划分数据的随机性，若不设置则每次划分可能不同。
- shuffle: 是否随机打乱数据顺序，一般默认为True。
- stratify: 根据标签进行分层抽样，保证训练集和测试集中各类别样本的比例与原始数据集中相同，适用于分类任务。