"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:
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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