train_test_split函数的参数

train_test_split函数是Scikit-learn库中一个非常常用的函数，用于将数据集分割成训练集和测试集。其主要参数如下：

- test_size: 测试集大小，可以是浮点数（表示测试集占总数据的比例）或整数（表示测试集样本数量）。
- train_size: 训练集大小，与test_size的作用相同，一般不需要设置，会自动计算。
- random_state: 随机数种子，用于控制每次划分数据的随机性，若不设置则每次划分可能不同。
- shuffle: 是否随机打乱数据顺序，一般默认为True。
- stratify: 根据标签进行分层抽样，保证训练集和测试集中各类别样本的比例与原始数据集中相同，适用于分类任务。

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train_test_split函数参数

train_test_split函数是Python中用于划分训练集和测试集的函数。它的参数包括：
- `arrays`：需要划分的数据集，可以是一个数组或多个数组的列表。
- `test_size`：测试集的大小，可以是一个浮点数（表示比例）或一个整数（表示样本数量）。
- `train_size`：训练集的大小，可以是一个浮点数（表示比例）或一个整数（表示样本数量）。
- `random_state`：随机种子，用于控制数据集的随机划分。
- `shuffle`：是否在划分之前对数据进行洗牌，默认为True。
- `stratify`：是否根据标签进行分层划分，默认为None。

下面是一个示例：

from sklearn.model_selection import train_test_split

X = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [0, 1, 0, 1, 0]

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

这个示例将X和y划分为训练集和测试集，其中测试集占总样本的20%。划分后的结果存储在X_train、X_test、y_train和y_test中。

train_test_split函数参数设置‘

train_test_split是Scikit-learn中用于分割数据集的函数，常用于机器学习中的训练集和测试集的划分。该函数的参数设置包括：

- arrays：可以是列表、数组、矩阵或pandas的数据框，指样本特征集。
- test_size：样本占比或样本数量，如果为浮点数表示样本占比，如果为整数表示样本数量，默认为0.25。
- train_size：样本占比或样本数量，如果为浮点数表示样本占比，如果为整数表示样本数量，默认为None。
- random_state：随机数生成器的种子，用于产生随机的索引，保证每次运行程序时，分割的结果一样。如果不设置该参数，每次分割的结果都是不一样的。
- shuffle：是否在分割前对数据进行打乱，默认为True。
- stratify：按照指定的标签进行分层抽样，确保训练集和测试集的标签比例相同。只适用于分类问题。
- 返回值：函数返回分割后的训练集数据、测试集数据、训练集标签、测试集标签。