train_test_split函数原型

train_test_split函数是scikit-learn库中的一个函数，用于将数据集划分为训练集和测试集。其函数原型有多个版本，其中最常用的版本为train_test_split(test_size, train_size, random_state=None, shuffle=True, stratify=None)。此函数可以接受多个数组作为输入，将它们划分为训练集和测试集，并返回划分后的结果。其中，test_size和train_size参数用于指定测试集和训练集的大小，random_state参数用于指定随机数种子，shuffle参数用于指定是否打乱数据集，stratify参数用于指定按照某个变量分层抽样。更多详细信息可以参考引用[2]和引用。

相关问题

train_test_split给出完整函数

以下是train_test_split函数的完整函数原型和说明：

sklearn.model_selection.train_test_split(*arrays, test_size=None, train_size=None, random_state=None, shuffle=True, stratify=None)

函数说明：将数据集细分为训练集和测试集。

参数说明：
- *arrays：待划分的数据集，可以是列表、numpy数组、scipy稀疏矩阵或pandas的数据。
- test_size：测试集占比，默认为0.25。
- train_size：训练集占比，默认为None，此时train_size=1-test_size。
- random_state：随机数种子，用于随机划分数据集。
- shuffle：是否在划分数据集之前对数据进行洗牌，默认为True。
- stratify：是否按照原始数据集中的类别比例来划分数据集，默认为None。

示例代码：

from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np

X, y = np.arange(10).reshape((5, 2)), range(5)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
print(X_train)
print(y_train)
print(X_test)
print(y_test)

输出结果：

[[4 5]
 [0 1]
 [6 7]]
[2, 0, 3]
[[2 3]
 [8 9]]
[1, 4]

model_selection.train_test_split

model_selection.train_test_split是scikit-learn库中的一个函数，用于将数据集划分为训练集和测试集。它的函数原型为sklearn.model_selection.train_test_split(*arrays, test_size=None, train_size=None, random_state=None, shuffle=True, stratify=None)。通过指定数据集、测试集大小、随机种子等参数，该函数可以将数据集划分为训练集和测试集，并返回划分后的结果。

在使用该函数之前，需要导入train_test_split模块。在Python中，可以使用from sklearn.model_selection import train_test_split语句来导入该模块。这个语句可以在Python2和Python3中都正常使用。如果在导入模块时遇到找不到模块的问题，可以尝试检查是否正确安装了scikit-learn库，并确保模块名称拼写正确。如果问题仍然存在，可以尝试使用其他解决方案，如重新安装scikit-learn库或检查Python环境配置。