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train_test_split是交叉验证中常用的函数，功能是从样本中随机的按比例选取train_data(训练集)和test_data(测试集)

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train,X_test,y_train,y_test =train_test_split(data,target,test_size=0.4, random_state=0)

参数解释：

• data：所要划分的样本特征集

• target：所要划分的样本结果

• test_size：样本占比，如果是整数的话就是样本的数量

• random_state：随机数的种子.：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。随机数的产生取决于种子，随机数和种子之间的关系遵从以下两个规则. 种子不同，产生不同的随机数；种子相同，即使实例不同也产生相同的随机数。