ss = StratifiedShuffleSplit(n_splits=1,test_size=0.2)

这行代码创建了一个 StratifiedShuffleSplit 对象，用于对数据进行分层随机划分。其中，n_splits 表示数据划分的次数，test_size 表示验证集的比例，这里设定为 0.2，即训练集占 80%，验证集占 20%。分层随机划分是为了保证训练集和验证集中每个类别的样本数量比例相同，从而更好地评估模型的性能。

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split = StratifiedShuffleSplit(n_splits=1, test_size=test_size, random_state=42)中n_splits=1是什么意思

在Scikit-learn中，`StratifiedShuffleSplit`是一个交叉验证的方法，可以将数据集分成训练集和测试集。其中，`n_splits`参数表示将数据集划分为几个部分进行交叉验证，默认值为10，表示将数据集分成10份，进行10次交叉验证。而当`n_splits`为1时，表示只进行一次交叉验证，即将数据集分成一份作为训练集，剩下的作为测试集。因此，`n_splits=1`表示只进行一次交叉验证，即只将数据集分成一份作为训练集和测试集。

split = StratifiedShuffleSplit(n_splits=1, test_size=0.5, random_state=42)什么意思

这段代码使用了 Scikit-Learn 中的 StratifiedShuffleSplit 类，用于将数据集分成训练集和测试集。具体来说，它将数据集打乱，并按照指定比例（test_size=0.5）划分为两个部分，其中一个部分作为训练集，另一个部分作为测试集。同时，该函数会对每个部分中的类别进行分层抽样（stratified sampling），以确保训练集和测试集中的类别比例大致相同。n_splits=1 表示只划分一次，random_state=42 表示随机种子，以确保每次运行代码得到的结果相同。