train_test_split -无随机，具有原始顺序

train_test_split是一个常用的机器学习工具，用于将数据集划分为训练集和测试集。它的作用是为了评估模型在未见过的数据上的性能表现。

train_test_split函数的主要参数包括数据集、测试集大小、随机种子等。其中，数据集是指要划分的原始数据集，测试集大小是指希望分配给测试集的样本比例或具体数量，随机种子是为了保证每次划分的结果一致性。

train_test_split函数的使用步骤如下：

1. 导入train_test_split函数：from sklearn.model_selection import train_test_split
2. 准备数据集：将数据集准备好，包括特征矩阵和目标向量。
3. 调用train_test_split函数：X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
   • X_train和y_train是训练集的特征矩阵和目标向量
   • X_test和y_test是测试集的特征矩阵和目标向量
   • test_size是测试集的大小，可以是比例（0.2表示20%）或具体数量
   • random_state是随机种子，用于保证每次划分的结果一致性

train_test_split函数的优势在于可以帮助我们评估模型在未见过的数据上的泛化能力。通过将数据集划分为训练集和测试集，我们可以在训练集上训练模型，在测试集上评估模型的性能。这样可以更好地了解模型的表现，并进行模型选择和调优。

train_test_split函数的应用场景包括但不限于：

• 机器学习任务：在机器学习任务中，我们通常需要将数据集划分为训练集和测试集，以评估模型的性能。
• 模型选择和调优：通过划分数据集，我们可以使用训练集进行模型选择和调优，然后使用测试集评估模型的性能。
• 数据预处理：在数据预处理过程中，我们可以使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集，然后对训练集进行预处理操作。

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