sklearn实现贝叶斯分类模型train_test_split怎么划分数据集的

`sklearn`中的`train_test_split`函数可以将数据集划分成训练集和测试集。其调用方式如下：

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, stratify=y)

其中，`X`是特征矩阵，`y`是标签向量，`test_size`是指定测试集占总数据集的比例，`random_state`是随机数种子，以保证每次划分的结果一致。`stratify`参数是指定按照标签向量的比例进行分层抽样，以保证训练集和测试集中的每个类别的样本比例相同。

`train_test_split`函数将数据集随机地划分成两部分，一部分用于训练模型，一部分用于测试模型。训练集用于训练模型的参数，而测试集用于评估模型的预测能力。通常情况下，测试集的比例很小，一般在10%~30%之间。

需要注意的是，划分数据集时要保证训练集和测试集中的数据是独立同分布的。如果数据集中存在时间序列等特殊情况，需要特别处理以避免出现数据泄露等问题。