机器学习：train_test_split()拆分的略微不足之处！

  把训练集train拆分成训练集 X_train, X_test, Y_train, Y_testd的时候，常常会用到这个方法——train_test_split

  X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size = 0.1, random_state = 0)

  但是这个方法有一点不妥之处。

  如果使用了这个方法去填充模型。model.fit(X_train,Y_train)

  再使用model.predict()去预测结果，

  那么会产生偏差（bias）。

  原因很简单，因为没有使用全部数据X，Y去fit()

  当然，这也仅仅是略微不足之处，当你的数据集很大的时候，细微的拆分与不拆分，没有太大的影响！