train_test_split里面参数用法

train_test_split()函数有多个参数，以下是常用的参数及其用法：

- `test_size`：表示测试集的大小，可以是浮点数（0.0到1.0之间）或整数。如果是浮点数，则表示测试集占总数据集的比例；如果是整数，则表示测试集的样本数量。默认值为0.25，即测试集占总数据集的25%。
- `train_size`：表示训练集的大小，可以是浮点数或整数。如果指定了`train_size`，则`test_size`将被忽略。如果不指定`train_size`和`test_size`，则默认情况下训练集的大小为总数据集的剩余部分。
- `random_state`：表示随机数种子，用于控制数据集划分的随机性。设置相同的随机数种子可以确保每次运行划分结果相同。如果不指定该参数，则每次划分结果都可能会有所不同。
- `shuffle`：表示是否在划分数据集之前对数据进行洗牌（打乱顺序）。默认为True，表示洗牌。可以设置为False，表示不洗牌。
- `stratify`：表示是否根据标签（target variable）的分布进行分层采样。如果设置为True，则训练集和测试集中的标签比例与总数据集中的标签比例相同。通常在分类问题中使用。默认为None，表示不进行分层采样。

除了上述参数，train_test_split()函数还可以接受其他参数，如输入数据集、标签、返回的数据类型等。具体用法可以参考相关文档或使用帮助函数（如`help(train_test_split)`）查看详细说明。

相关问题

train_test_split用法

train_test_split是一个常用的函数，用于将数据集划分为训练集和测试集。它的主要作用是帮助我们评估机器学习模型的性能。

train_test_split函数的用法如下：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

其中，X是特征矩阵，y是目标变量。test_size参数指定了测试集的比例，可以是一个小数（表示比例）或一个整数（表示样本数量）。random_state参数用于设置随机种子，保证每次划分的结果一致。

函数的返回值是划分后的训练集和测试集的特征矩阵和目标变量。通常，我们将特征矩阵记为X，目标变量记为y。

train_test_split函数使用方法

train_test_split函数是用来将原始数据集划分成训练集和测试集的函数。它常用于机器学习模型的训练和评估。

train_test_split函数的使用方法如下：

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是标签向量
- test_size是测试集占比
- random_state是随机种子，保证每次运行得到相同的结果

函数会返回四个值：训练集的特征矩阵X_train、训练集的标签向量y_train、测试集的特征矩阵X_test、测试集的标签向量y_test。

例如，如果我们有一个包含1000个样本的数据集，我们可以将其划分为70%的训练集和30%的测试集：

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

这样，X_train和y_train将包含700个样本，X_test和y_test将包含300个样本。