请介绍sklearn里的train_test_split的用法

train_test_split是sklearn中的一个函数，用于将数据集划分为训练集和测试集。其主要用途是用训练集来训练模型，通过测试集来评估模型的性能。

train_test_split的使用方法如下：

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

其中，X是数据集的特征矩阵，y是数据集的标签，test_size指定测试集所占的比例，random_state是随机数生成器的种子，用于保证每次划分的结果一致。

train_test_split函数的返回值包括四个部分：X_train、X_test、y_train和y_test，分别表示训练集的特征矩阵、测试集的特征矩阵、训练集的标签、测试集的标签。

使用train_test_split函数可以方便地将数据集划分为训练集和测试集，并且可以控制测试集所占的比例，避免过拟合和欠拟合问题。