train_test_split在分层数据上未按预期工作

train_test_split是机器学习领域常用的一个函数，用于将数据集划分为训练集和测试集。然而，在分层数据上，train_test_split可能无法按预期工作。

分层数据是指数据集中的样本按照某个特征进行分层，确保每个层级中的样本比例与整体数据集中的比例相似。这种分层的目的是为了保持数据集的代表性，以便更好地评估模型的性能。

train_test_split函数在默认情况下是随机划分数据集的，它会将数据集中的样本按照一定比例划分为训练集和测试集。然而，在分层数据上，train_test_split可能无法保持每个层级中样本的比例，导致训练集和测试集的分布不一致。

为了解决这个问题，可以使用StratifiedShuffleSplit函数来进行分层划分。StratifiedShuffleSplit函数会根据指定的特征进行分层，并在每个层级中随机选择样本，以保持每个层级中样本的比例。

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另外，为了更好地处理分层数据并进行模型评估，您还可以考虑使用交叉验证（cross-validation）的方法。交叉验证将数据集划分为多个子集，每次使用其中一部分作为测试集，其余部分作为训练集，多次重复这个过程以获得更稳定的模型性能评估结果。

总结起来，train_test_split在分层数据上未按预期工作时，可以考虑使用StratifiedShuffleSplit函数进行分层划分，或者使用交叉验证方法进行模型评估。腾讯云提供了机器学习平台（TMLP）等相关产品，可以帮助用户进行机器学习任务的处理和评估。