train_test_split参数含义及用法

from sklearn.model_selection import train_test_split

在机器学习中，我们通常将原始数据按照比例分割为“测试集”和“训练集”，通常使用sklearn.cross_validation里的train_test_split模块用来分割数据。
cross_validation已经弃用，现在改为从 sklearn.model_selection 中调用train_test_split 函数。

简单用法如下：

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)

1. train_data：所要划分的样本特征集
2. train_target：所要划分的样本结果
3. test_size：样本占比，如果是整数的话就是样本的数量
4. 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，在需要重复试验的时候，保证得到一组一样的随机数。比如你每次都填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。
5. stratify是为了保持split前类的分布。比如有100个数据，80个属于A类，20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）。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