分割训练集和测试集(train_test_split)

sklearn.model_selection.train_test_split随机划分训练集和测试集

X_train,X_test, y_train, y_test =sklearn.model_selection.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.4, random_state=0,stratify=y_train)

参数：
       train_data：所要划分的样本特征集

       train_target：所要划分的样本结果集

       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，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。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。

       stratify是为了保持split前类的分布。比如有100个数据，60个属于A类，40个属于B类。如果train_test_split(..., test_size=0.25, stratify = y_all), 那么split之后数据如下： 
training: 75个数据，其中45个属于A类，30个属于B类。 
testing: 25个数据，其中15个属于A类，10个属于B类。 

       用了stratify参数，training集和testing集的类的比例是 A：B= 3：2，等同于split前的比例（60：40）。通常在这种类分布不平衡的情况下会用到stratify。

       将stratify=X就是按照X中的比例分配 ; 将stratify=y就是按照y中的比例分配 。

整体总结起来各个参数的设置及其类型如下：

主要参数说明：

train_data,train_target：可以是列表、numpy数组、scipy稀疏矩阵或pandas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