函数原型

sklearn.model_selection.train_test_split(*arrays,**options)

函数功能

将数组或矩阵随机的分割成训练集和测试集，注意这里是随机的。假定某元素A第一次划分到测试集中，对数据集进行新增操作之后，再进行划分，则A可能划分到训练集中。

函数允许一次传入多个数据集，所以我们也可以把行数相同的多个数据集添加为*arrays参数，它会根据相同索引将其拆分，当我们有一个单独的dataframe用于标记时，这种做法是非常有用的。

参数说明

例子

>>> import numpy as np>>> from sklearn.model_selection import train_test_split>>> X, y = np.arange(10).reshape((5, 2)), range(5)>>> Xarray([[0, 1],[2, 3],[4, 5],[6, 7],[8, 9]])>>> list(y)[0, 1, 2, 3, 4]

>>> X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(...X, y, test_size=0.33, random_state=42)...>>> X_trainarray([[4, 5],[0, 1],[6, 7]])>>> y_train[2, 0, 3]>>> X_testarray([[2, 3],[8, 9]])>>> y_test[1, 4]

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