具有分层功能的Test_train_split

是一种数据集划分方法，用于将原始数据集划分为训练集和测试集，并且能够保持原始数据集中各类别样本的比例分布。

在机器学习和数据挖掘任务中，我们通常需要将数据集划分为训练集和测试集，以便评估模型的性能和泛化能力。传统的随机划分方法可能会导致训练集和测试集中的样本分布不均衡，特别是在数据集中存在类别不平衡的情况下。这时，分层功能的Test_train_split方法就能够解决这个问题。

分层功能的Test_train_split方法会根据数据集中各类别样本的比例，按照相同的比例将各类别样本分配到训练集和测试集中。这样可以确保训练集和测试集中的样本分布与原始数据集中的样本分布相似，从而更准确地评估模型在真实场景中的性能。

应用场景：

• 分类任务：在进行分类任务时，为了保证模型对各个类别的预测性能均衡，可以使用分层功能的Test_train_split方法进行数据集划分。
• 目标检测：在目标检测任务中，为了保证训练集和测试集中的目标类别分布相似，可以使用分层功能的Test_train_split方法进行数据集划分。

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