NameError: name 'train_test_split' is not defined

这个错误通常是因为你没有正确导入 train_test_split 函数所在的模块。train_test_split 函数通常来自于 Scikit-learn 库中的 model_selection 模块。你需要在代码开头添加以下导入语句：

from sklearn.model_selection import train_test_split

如果你已经添加了这个导入语句，那么可能是因为 Scikit-learn 库没有正确安装。你可以尝试通过以下命令重新安装该库：

!pip install -U scikit-learn

如果问题仍然存在，可以检查你的代码是否存在拼写错误或其他语法错误。

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X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) NameError: name 'train_test_split' is not defined报错

"train_test_split"是scikit-learn库中的函数，用于将数据集划分为训练集和测试集。如果你看到`NameError: name 'train_test_split' is not defined`这样的错误，说明你还没有导入这个函数。你需要先安装scikit-learn并导入它才能使用`train_test_split`。

这里是完整的导入和使用示例：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设你已经有一个名为X和y的数据集
X = ... # 特征数据
y = ... # 目标变量

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 设置随机种子是为了保证结果可复现

在这个代码块里，`test_size=0.2`表示将20%的数据作为测试集，80%的数据作为训练集。`random_state`参数可以设定随机数生成器的种子，确保每次划分数据的结果一致。

如果还是无法解决，确认一下你是否已安装了scikit-learn，并且在正确的环境中导入了该库。如果没有，可以使用`pip install scikit-learn`命令进行安装。

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) NameError: name 'train_test_split' is not defined

这个错误提示表明train_test_split函数没有被定义，可能是因为没有正确导入相应的库。在使用train_test_split函数之前，需要先导入sklearn库中的model_selection模块。可以使用以下代码导入并解决该问题：

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

其中，X和y是数据和目标变量。test_size参数指定测试集的比例，random_state参数指定随机数生成器的种子，以便结果可重复。