train/ test spilt公式中 validation在哪

`train_test_split`函数通常用于划分训练集（training set）和测试集（test set），而不是用于创建验证集（validation set）。这个函数并不直接涉及交叉验证的过程，它是在预训练阶段常见的一步，用来对原始数据进行拆分。

在`train_test_split`的参数中，如引用[1]所示：

cross_validation.train_test_split(train_data, train_target, test_size=0.4, random_state=0)

`train_data`是要分割的数据，`train_target`是对应的标签；`test_size=0.4`表示要将40%的数据作为测试集（剩下的60%是训练集）；`random_state=0`则设置了一个固定的随机种子，以保证每次运行结果的一致性。

如果你想在训练集中进一步划分子集用于验证，通常会先执行`train_test_split`，然后从得到的训练集中再做一次分割，这称为k折交叉验证（k-fold cross-validation），但那是另外一层操作了[^1]。