train_test_split函數用于將矩陣隨機劃分為訓練子集和測試子集，并返回劃分好的訓練集測試集樣本和訓練集測試集標簽。

from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.2, random_state=0) #或者 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(feature,label,stratify=label, random_state=50)

參數詳解：

X/ feature: ?特征/自變量

y / label: ?標簽/因變量

train_size: 訓練集數所占比例

test_size: 測試集數所占比例

random_state: 隨機種子，默認值為0。

隨機數種子：其實就是該組隨機數的編號，在需要重復試驗的時候，保證得到一組一樣的隨機數。比如你每次都填1，其他參數一樣的情況下你得到的隨機數組是一樣的。但填0或不填，每次都會不一樣。隨機數的產生取決于種子，隨機數和種子之間的關系遵從以下兩個規(guī)則：種子不同，產生不同的隨機數；種子相同，即使實例不同也產生相同的隨機數。

stratify =label ?: 依據標簽y，按原數據y中各類比例，分配給train和test，使得train和test中各類數據的比例與原數據集一樣。?

?

轉載于:https://www.cnblogs.com/Christina-Notebook/p/10278495.html

總結

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