train_test_split函数全部参数的详细解析

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。它的完整参数解析如下：

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

参数解析：
- *arrays：这是要划分的数据集，可以是一个或多个数组。如果只有一个数组，则会将其划分为训练集和测试集。如果有多个数组，则会按照相同的索引将它们划分为训练集和测试集。
- test_size：这是测试集的大小，可以是浮点数（表示比例）或整数（表示样本数量）。默认值为None，表示将数据集划分为训练集和测试集，其中测试集的大小为0.25（即25%）。
- train_size：这是训练集的大小，可以是浮点数（表示比例）或整数（表示样本数量）。默认值为None，表示将数据集划分为训练集和测试集，其中训练集的大小为0.75（即75%）。
- random_state：这是随机数种子，用于控制数据集的随机划分。默认值为None，表示每次划分都是随机的。如果指定一个整数值，每次划分都会使用相同的随机数种子，以确保结果的可重复性。
- shuffle：这是一个布尔值，表示是否在划分数据集之前对数据进行洗牌。默认值为True，表示在划分之前对数据进行洗牌。
- stratify：这是一个数组或标签，用于执行分层抽样。如果指定了stratify参数，则划分的训练集和测试集中的类别比例会与原始数据集中的类别比例相同。

返回值：
- 划分后的训练集和测试集，以及相应的标签（如果有）。

使用示例：

from sklearn.model_selection import train_test_split

X = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
y = [0, 1, 0, 1, 0, 1]

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

这个例子中，X是特征数据，y是目标变量。train_test_split函数将X和y划分为训练集和测试集，其中测试集的大小为20%。划分后的训练集和测试集分别存储在X_train、X_test、y_train和y_test中。