接上所叙，在对比训练集、验证集、测试集之后，实战中需要对数据进行划分。
通常将原始数据按比例划分为：训练集、测试集。
可以利用 sklearn.model_selection.train_test_split 方法实现。
使用语法为：
x_train, x_test, y_train, y_test = sklearn.model_selection.train_test_split(
data,
target,
test_size=None,
train_size=None,
random_state=None,
shuffle=True,
stratify=None
)
参数解释：
data -- 所要划分的样本特征集
target -- 样本结果
test_size -- 测试集样本占比（如果是整数，就是样本数量）
train_size -- 同上 默认 0.75
random_state -- 随机种子（保证可复现）
shuffle -- 是否洗牌 打散数据
stratify -- 保持类分布一致
# 生成测试数据
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
X, y = np.arange(10).reshape(5, 2), range(5)
y = list(y)
# 切分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=42)
float or int, default=None 默认空缺，浮点数或者整型。
代表测试集的大小，如果是小数的话，处于（0， 1）之间，表示测试集所占比例。
如果是整数，表示测试集样本个数。
如果 train_size 也为空，则默认 test_size=0.25。
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
x = np.random.randint(1, 100, 20).reshape((10, 2))
x_train, x_test = train_test_split(x) # 7 3
x_train, x_test = train_test_split(x, train_size=4) # 4 6
x_train, x_test = train_test_split(x, train_size=0.8) # 8 2
表示随机状态，因为每次划分都是随机的，为保证模型可反复实验，需要控制该参数不变。
具体不实验了，多操作几遍即可得知。
在划分数据之前，是否重洗数据，即将数据打散重新排序。
默认重洗。
# 按原始顺序抽取
x_train, x_test = train_test_split(x, train_size=0.8, shuffle=False)
结合结果集使用，保证分类分布一致。
假设原始结果集中有2个分类，A：B=1：2，随机切分时，无法保证训练集和测试集中A与B的比例，此时，通过设置 stratify=y 参数，即可控制分布一致。
注：此处的y为原始结果集。
通常在种类分布不平衡的情况下使用该参数。
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=42, stratify=y)
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