Python scikit-learn 中 train_test_split() 函数详解

这段代码使用 scikit-learn 库中的 train_test_split() 函数将 iris_data 和 iris_target 分割成训练集和测试集。代码中的 test_size=0.3 表示测试集占总数据的 30%，而 random_state=0 确保每次分割的结果都一致。

分割后的数据被赋值给四个变量：

• X_train：训练集的特征数据
• X_test：测试集的特征数据
• Y_train：训练集的目标数据
• Y_test：测试集的目标数据

例如，iris_data 可以是鸢尾花数据集的特征数据，iris_target 是相应的目标数据（例如花的类别）。通过这种分割，我们可以使用 X_train 和 Y_train 训练机器学习模型，然后使用 X_test 和 Y_test 评估模型的性能。