train_test_split在哪個包？

一、train_test_split是什麼？

train_test_split()是scikit-learn（sklearn）的一個函數，用於將數據集隨機分成訓練集和測試集。這個函數可以幫助我們驗證模型的泛化能力。具體來說，我們可以基於訓練集來訓練機器學習模型，然後在測試集上驗證模型的性能，從而避免了模型在訓練集上過擬合而在測試集上表現不佳的情況。

二、train_test_split在哪個包？

train_test_split()函數位於sklearn.model_selection模塊中。該模塊提供了一組用於模型選擇和評估的工具，包括交叉驗證、網格搜索、評價指標等。

from sklearn.model_selection import train_test_split

三、train_test_split函數的參數設置

在使用train_test_split()函數時，常用的參數有test_size、train_size、random_state和shuffle等。其中，test_size表示測試集的大小，一般設置為0.2或0.3；train_size表示訓練集的大小，如果不設置該參數，則默認為1-test_size；random_state是隨機數種子，用於控制隨機分割數據集的結果；shuffle表示是否打亂數據集，一般情況下設置為True。

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42, shuffle=True)

四、使用train_test_split分割數據集的注意事項

1. 數據集要充分

在使用train_test_split()函數之前，需要先確認數據集是否包含充分的樣本。如果樣本數量太少，分割出來的測試集可能不具有代表性。

2. 對數據進行預處理

在使用train_test_split()函數之前，需要對數據進行預處理，包括去除缺失值、處理異常值、歸一化等操作。這是為了確保訓練集和測試集在預處理上是一致的。

3. 分割數據應該是隨機的

在使用train_test_split()函數時，需要保證分割數據是隨機的。如果分割數據使用了過於簡單的方式，例如「前70%是訓練集，後30%是測試集」，就會導致模型在某些情況下表現不佳。

4. 分割數據應該是穩定的

在使用train_test_split()函數時，需要保證分割數據是穩定的。這意味着在多次執行train_test_split()的結果應該是一致的，這樣才能保證我們的驗證結果是可靠的。

5. 要多次嘗試

在實際問題中，使用train_test_split()只能提供一次驗證結果，而且僅僅是對當前數據集的一次驗證。因此，要保證模型的可靠性，需要多次嘗試，使用不同的隨機數種子、測試集大小等參數進行驗證。