本文主要是介绍Sklearn工具包---train_test_split随机划分训练集和测试集，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
- 一般形式：
train_test_split是交叉验证中常用的函数，功能是从样本中随机的按比例选取train data和test data，形式为：
X_train,X_test, y_train, y_test =
cross_validation.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.4, random_state=0)
- 参数解释：
train_data：所要划分的样本特征集
train_target：所要划分的样本结果
test_size：样本占比，如果是整数的话就是样本的数量
random_state：是随机数的种子。
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。
- 示例
这篇关于Sklearn工具包---train_test_split随机划分训练集和测试集的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
