sklearn的train_test

train_test_split函数用于将矩阵随机划分为训练子集和测试子集，并返回划分好的训练集测试集样本和训练集测试集标签。

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)

参数详解：

X/ feature: 特征/自变量

y / label: 标签/因变量

train_size: 训练集数所占比例

test_size: 测试集数所占比例

random_state: 随机种子，默认值为0。

随机数种子：其实就是该组随机数的编号，在需要重复试验的时候，保证得到一组一样的随机数。比如你每次都填1，其他参数一样的情况下你得到的随机数组是一样的。但填0或不填，每次都会不一样。随机数的产生取决于种子，随机数和种子之间的关系遵从以下两个规则：种子不同，产生不同的随机数；种子相同，即使实例不同也产生相同的随机数。

stratify =label : 依据标签y，按原数据y中各类比例，分配给train和test，使得train和test中各类数据的比例与原数据集一样。

转载于:https://www.cnblogs.com/Christina-Notebook/p/10278495.html

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