train_test_split的用法中的shuffle=False,每次拆分的数据一致吗

如果将`train_test_split`函数中的`shuffle`参数设为`False`，则每次拆分的数据是一致的，因为数据集不会被打乱。这种情况适用于需要固定数据集的情况，比如调试时需要多次运行程序，但需要保证每次拆分出的训练集和测试集是一致的。但是，如果数据集本身存在某种固有的顺序，那么每次拆分得到的数据集也会有相同的顺序。因此，在使用`train_test_split`函数时，需要根据具体情况选择是否使用`shuffle`参数。

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Traceback (most recent call last): File "D:\python1\model_training.py", line 8, in <module> X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, stratify=y) # 数据拆分 File "D:\python1\venv\lib\site-packages\sklearn\model_selection\_split.py", line 2562, in train_test_split n_train, n_test = _validate_shuffle_split( File "D:\python1\venv\lib\site-packages\sklearn\model_selection\_split.py", line 2236, in _validate_shuffle_split raise ValueError( ValueError: With n_samples=0, test_size=0.2 and train_size=None, the resulting train set will be empty. Adjust any of the aforementioned parameters.

这个错误是因为您的数据的样本数量太少，无法进行正确的数据拆分。在您的代码中，您正在尝试使用 `train_test_split` 函数来将数据拆分成训练集和测试集，但是由于您的数据样本数量为0，无法进行正确的数据拆分。

请检查您的数据是否正确加载，并确保您的数据至少包含一些样本，以便进行正确的数据拆分。您还可以尝试调整您的测试集大小或训练集大小，以确保您的数据可以正确拆分。

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, shuffle=True, random_state=42)这句代码的功能是

对数据集进行拆分，将输入数据 X 和对应的标签 y 按照指定的比例进行划分成训练集和测试集，其中 test_size 表示测试集占总数据集的比例，shuffle 表示是否打乱数据集进行划分，random_state 表示划分过程中的随机种子，保证每次划分结果的稳定性。拆分后的结果是 X_train、X_test、y_train 和 y_test 四个数据集。