sklearn的train_test_split()各函数参数含义解释（很是全）

sklearn之train_test_split()函数各参数含义（很是全）

在机器学习中，咱们一般将原始数据按照比例分割为“测试集”和“训练集”，从 sklearn.model_selection 中调用train_test_split 函数 

简单用法以下：

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)
# 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，若是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，在须要重复试验的时候，保证获得一组同样的随机数。好比你每次都填1，其余参数同样的状况下你获得的随机数组是同样的。但填0或不填，每次都会不同。

stratify是为了保持split前类的分布。好比有100个数据，80个属于A类，20个属于B类。若是train_test_split(... test_size=0.25, stratify = y_all), 那么split以后数据以下： 
training: 75个数据，其中60个属于A类，15个属于B类。 
testing: 25个数据，其中20个属于A类，5个属于B类。 

用了stratify参数，training集和testing集的类的比例是 A：B= 4：1，等同于split前的比例（80：20）。一般在这种类分布不平衡的状况下会用到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 

总体总结起来各个参数的设置及其类型以下：

主要参数说明：

*arrays：能够是列表、numpy数组、scipy稀疏矩阵或pandas的数据框

test_size：能够为浮点、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：能够为浮点、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：能够为整数、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，可能不同

②若为整数时，每次生成的数据都相同

stratify：能够为相似数组或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，能够用于处理不均衡的数据集

经过简单栗子看看各个参数的做用：

 

举例以下：

经过简单例子看看各个参数的做用：

①test_size决定划分测试、训练集比例

 

②random_state不一样值获取到不一样的数据集

 设置random_state=0再运行一次，结果同上述相同

 

设置random_state=None运行两次，发现两次的结果不一样

 

③设置stratify参数，能够处理数据不平衡问题