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train_test_split在索引切片后未删除y训练和测试变量

train_test_split是一个常用的机器学习工具，用于将数据集划分为训练集和测试集。在索引切片后，train_test_split并不会删除y训练和测试变量，它只是根据指定的测试集比例将数据集划分为训练集和测试集。

train_test_split函数的常用参数包括：

test_size：指定测试集的比例，可以是一个浮点数（表示比例）或整数（表示样本数量）。
train_size：指定训练集的比例，同样可以是一个浮点数或整数。如果未指定，则默认为1-test_size。
random_state：随机种子，用于控制数据集的随机划分。设置相同的随机种子可以确保每次划分的结果相同。
shuffle：是否在划分之前对数据进行洗牌，默认为True。如果数据集本身已经是随机的，则可以设置为False以提高性能。

train_test_split函数的返回结果是一个元组，包含四个数组：X_train、X_test、y_train和y_test。其中，X_train和X_test是特征数据的训练集和测试集，y_train和y_test是目标变量的训练集和测试集。

train_test_split的应用场景包括但不限于：

评估模型性能：将数据集划分为训练集和测试集，可以用测试集评估模型在未见过数据上的性能表现。
超参数调优：通过交叉验证的方式，将数据集划分为多个训练集和验证集，用于选择最佳的模型超参数。
验证模型泛化能力：将数据集划分为训练集、验证集和测试集，用验证集评估模型的泛化能力，最后用测试集进行最终评估。

腾讯云提供了多个与机器学习和数据处理相关的产品，可以用于支持train_test_split的应用，例如：

腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tcmlp）：提供了丰富的机器学习算法和模型训练、部署的功能，可以方便地进行模型开发和部署。
腾讯云数据万象（https://cloud.tencent.com/product/ci）：提供了图像、视频、音频等多媒体处理的能力，可以用于数据预处理和特征提取。
腾讯云数据库（https://cloud.tencent.com/product/cdb）：提供了多种数据库产品，包括关系型数据库和NoSQL数据库，可以存储和管理训练数据和模型参数。

以上是train_test_split的基本概念、应用场景和相关腾讯云产品的介绍。希望对您有帮助！

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2.3 划分训练集和测试集一般采用75%的数据用于训练，25%用于测试，因此把数据进行训练之前，先要对数据划分。...：测试数据占比，用小数表示 train_test_split() 返回值 x_train：训练部分特征值 x_test：测试部分特征值 y_train：训练部分目标值 y_test：测试部分目标值...# 划分测试集和训练集 from sklearn.model_selection import train_test_split # 数据的75%用于训练，25%用于测试 x_train,x_test...10行，y news_target = news_target[:-10] #（3）划分测试集和训练集 from sklearn.model_selection import train_test_split...# 数据的75%用于训练，25%用于测试 x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(news_data,news_target,test_size

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