train_test_split函数

train_test_split函数是Scikit-learn中的一个函数，用于将数据集随机划分成训练集和测试集。该函数可以很方便地帮助我们评估机器学习模型的性能，同时避免过拟合。

train_test_split函数的语法如下：

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

其中，X为特征矩阵，y为目标变量向量，test_size表示测试集占总数据集的比例，random_state表示随机种子，用于固定随机数生成器的状态，确保每次运行程序得到的结果相同。

train_test_split函数的输出包含四个变量：

- X_train：训练集的特征矩阵
- X_test：测试集的特征矩阵
- y_train：训练集的目标变量向量
- y_test：测试集的目标变量向量

通过将数据集随机划分成训练集和测试集，我们可以在训练集上训练模型，然后在测试集上评估模型的性能。这样可以避免模型在训练集上过拟合，同时也可以检验模型在新数据上的泛化能力。