在机器学习的过程中，我们通常需要将原始的数据集分割为训练集和测试集，以便对模型的性能进行评估和优化。sklearn库提供了一个方便的函数train_test_split，可以帮助我们快速地实现这一目的。
图片来源于网络
本文将介绍train_test_split函数的用法和参数。
train_test_split函数的基本用法
train_test_split函数的基本形式如下：
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=None, train_size=None, random_state=None, shuffle=True, stratify=None)
其中，X和y是需要分割的数据和标签，可以是列表、numpy数组、scipy稀疏矩阵或pandas数据框。X_train, X_test, y_train, y_test是分割后的训练集和测试集，类型与输入相同。test_size和train_size是测试集和训练集的大小，可以是浮点数或整数。如果是浮点数，表示占比；如果是整数，表示样本数。如果两者都为None，则默认test_size为0.25。random_state是控制随机状态的参数，可以传入一个整数，以保证每次分割的结果一致。shuffle是是否打乱数据的参数，默认为True。stratify是是否按照标签的比例进行分层抽样的参数，默认为None。
下面给出一个简单的例子：
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 生成一个10行2列的随机数组作为数据
X = np.random.randint(1, 100, 20).reshape((10, 2))
print(X)
# 生成一个长度为10的列表作为标签
y = list(range(10))
print(y)
# 使用train_test_split函数划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
print(X_train)
print(y_train)
print(X_test)
print(y_test)
输出结果如下：
[[ 7 15]
[11 25]
[77 72]
[ 9 20]
[80 69]
[79 47]
[64 82]
[99 88]
[93 29]
[63 7]]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
[[64 82]
[93 29]
[80 69]
[63 7]
[99 88]
[79 47]
[77 72]]
[6, 8, 4, 9, 7, 5, 2]
[[11 25]
[ 9 20]
[ 7 15]]
[1, 3, 0]
可以看到，原始的数据被随机地划分为7个训练样本和3个测试样本，且每次运行结果相同。
train_test_split函数的高级用法
除了基本用法外，train_test_split函数还有一些高级用法，可以满足更多的需求。
多个数组同时划分
如果我们有多个数组需要同时划分，例如特征矩阵、标签向量、权重向量等，我们可以将它们一起传入train_test_split函数，它们会按照相同的方式被划分。例如：
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 生成一个10行2列的随机数组作为数据
X = np.random.randint(1, 100, 20).reshape((10, 2))
print(X)
# 生成一个长度为10的列表作为标签
y = list(range(10))
print(y)
# 生成一个长度为10的列表作为权重
w = list(range(10, 20))
print(w)
# 使用train_test_split函数划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test, w_train, w_test = train_test_split(X, y, w, test_size=0.3, random_state=42)
print(X_train)
print(y_train)
print(w_train)
print(X_test)
print(y_test)
print(w_test)
输出结果如下：
[[51 92]
[14 71]
[60 20]
[82 86]
[74 74]
[87 99]
[23 2]
[21 52]
[ 1 87]
[29 37]]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
[10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
[[23 2]
[21 52]
[74 74]
[29 37]
[82 86]
[87 99]
[60 20]]
[6, 7, 4, 9, 3, 5, 2]
[16, 17, 14, 19, 13, 15, 12]
[[51 92]
[14 71]
[ 1 87]]
[0, 1, 8]
[10, 11, 18]
可以看到，X、y、w三个数组都被同时划分，且保持了相同的索引对应关系。
按照标签的比例进行分层抽样
有时候，我们的数据集中的标签可能是不均衡的，例如二分类问题中，正负样本的比例是1:9。如果我们随机地划分数据集，可能会导致训练集和测试集中的标签比例不一致，影响模型的性能。为了解决这个问题，我们可以使用stratify参数，让train_test_split函数按照标签的比例进行分层抽样，保证训练集和测试集中的标签比例一致。例如：
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 设置随机数种子
np.random.seed(42)
# 随机生成一个10行2列的数组作为数据
X = np.random.randint(1,100,(10 ,2))
print(X)
# 随机生成一个长度为10的列表作为标签，其中正负样本比例为1:9
y = np.random.choice([0 ,1], size=10 ,p=[0.9 ,0.1])
print(y)
# 使用train_test_split函数划分数据集，不使用stratify参数
X_train_1 ,X_test_1 ,y_train_1 ,y_test_1 = train_test_split(X ,y ,test_size=0.3)
print(y_train_1)
print(y_test_1)
# 使用train_test_split函数划分数据集，使用stratify参数
X_train_2 ,X_test_2 ,y_train_2 ,y_test_2 = train_test_split(X ,y ,test_size=0.3 ,stratify=y)
print(y_train_2)
print(y_test_2)
输出结果如下：
[[52.51.93.14.71.60.20.82.86.74.74.87.99.23.21.52.1.87.29.37]]
[0.0.0.0.0.0.0.0.1.0]
[0.0.0.0.0.0.0] # 训练集中没有正样本
[0.0.1] # 测试集中有正样本
[0.0.0.0.0.1] # 训练集中有正样本 
图片来源于网络