数据集划分:sklearn.model_selection.train_test_split(*arrays, **options)
主要参数说明:
*arrays:可以是列表、numpy数组、scipy稀疏矩阵或pandas的数据框
test_size:可以为浮点、整数或None,默认为None
①若为浮点时,表示测试集占总样本的百分比
②若为整数时,表示测试样本样本数
③若为None时,test size自动设置成0.25
train_size:可以为浮点、整数或None,默认为None
①若为浮点时,表示训练集占总样本的百分比
②若为整数时,表示训练样本的样本数
③若为None时,train_size自动被设置成0.75
random_state:可以为整数、RandomState实例或None,默认为None
①若为None时,每次生成的数据都是随机,可能不一样
②若为整数时,每次生成的数据都相同
stratify:可以为类似数组或None
①若为None时,划分出来的测试集或训练集中,其类标签的比例也是随机的
②若不为None时,划分出来的测试集或训练集中,其类标签的比例同输入的数组中类标签的比例相同,可以用于处理不均衡的数据集