train_test_split

`train_test_split` 是 scikit-learn 中的一个函数，它可以将数据集随机分为训练集和测试集。该函数有以下参数:
- `X`, `y`：要进行分割的数据。
- `test_size`：测试集所占比例，可以是一个小数或一个整数(表示样本数量)。
- `train_size`：训练集所占比例，可以是一个小数或一个整数(表示样本数量)。如果同时设置了 `test_size` 和 `train_size`，则优先使用 `train_size`。
- `random_state`：随机种子，如果指定了这个值，那么每次分割都会生成相同的结果。
- `shuffle`：是否在分割前将数据打乱，默认为 True。
- `stratify`: 分层采样，根据样本的某一特征分层抽样。

如果想将全部数据用于训练，可以使用：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0, shuffle=True, random_state=42)

如果想将全部数据用于测试，可以使用：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, train_size=0, shuffle=True, random_state=42)