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

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(train_data, train_target, test_size, random_state, shuffle)

引用\[1\]和\[2\]提供了train_test_split函数的两个示例用法。train_test_split函数是scikit-learn库中的一个函数，用于将数据集划分为训练集和测试集。根据这两个示例，函数的参数包括train_data（训练数据集）、train_target（训练目标）、test_size（测试集大小）、random_state（随机种子）和stratify（分层抽样）。其中，train_data和train_target是输入的数据和目标变量，test_size表示测试集的比例，random_state用于控制随机性，stratify用于进行分层抽样。引用\[3\]提供了官方文档链接，可以查看更多关于train_test_split函数的详细信息。根据你的问题，train_test_split函数的调用应该是train_test_split(train_data, train_target, test_size, random_state, shuffle)。请注意，shuffle参数在你的问题中没有提到，你可以根据需要添加该参数来控制是否对数据进行洗牌。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [关于x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.3, random_state=0)](https://blog.csdn.net/qq_42671928/article/details/121796069)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [2021大三机器学习：train_test_split方法详解](https://blog.csdn.net/Xmumu_/article/details/120677767)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [train_test_split()函数](https://blog.csdn.net/qq_39355550/article/details/82688014)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

划分数据集使用sklearn函数库中train_test_split()函数进行划分，具体用法为：sklearn.model_selection.train_test_split()

好的，你的第一个问题我已经记住了。关于你提到的使用sklearn函数库中train_test_split()函数进行数据集划分的问题，我可以告诉你，这个函数库是机器学习中常用的一个工具，train_test_split()函数可以用来将数据集随机划分为训练集和测试集。该函数库提供了许多参数用于控制划分的方式，例如test_size参数用来控制测试集占整个数据集的比例，random_state参数用来控制随机种子，shuffle参数用来控制是否随机打乱数据。使用这个函数可以帮助我们更好地调试和评估我们的模型。