“‘Shuffle”被声明为model_selection.train_test_split的无效参数

"Shuffle"被声明为model_selection.train_test_split的无效参数。在使用Scikit-learn库中的train_test_split函数时，"Shuffle"参数用于指定是否在划分数据集之前对数据进行随机洗牌。然而，根据Scikit-learn的官方文档，train_test_split函数并不接受名为"Shuffle"的参数。

train_test_split函数是用于将数据集划分为训练集和测试集的常用函数。它可以帮助开发人员评估机器学习模型的性能和泛化能力。通常，数据集会被随机划分为训练集和测试集，以确保模型在未见过的数据上进行测试。

在使用train_test_split函数时，可以指定以下参数：

• test_size：指定测试集的大小，可以是一个浮点数（表示测试集占总数据集的比例）或一个整数（表示测试集的样本数量）。
• train_size：指定训练集的大小，可以是一个浮点数（表示训练集占总数据集的比例）或一个整数（表示训练集的样本数量）。
• random_state：指定随机数种子，用于确保每次划分数据集时都得到相同的结果。
• stratify：指定用于分层抽样的标签数组，确保训练集和测试集中的类别比例相同。

以下是train_test_split函数的示例用法：

from sklearn.model_selection import train_test_split

X = ...  # 特征数据
y = ...  # 目标数据

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

在这个例子中，数据集被划分为80%的训练集和20%的测试集，随机数种子为42。

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