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train_test_split 函数是用来将数据集划分为训练集和测试集的。在 Python 中，train_test_split 函数可以通过 sklearn 库中的 model_selection 模块来使用。下面是一个简单的示例：

from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np

# 生成一些示例数据 
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])
y = np.array([0, 1, 0, 1])

# 将数据集划分为训练集和测试集，test_size 指定测试集比例，random_state 设置随机种子 
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 打印划分后的训练集和测试集 
print(" 训练集 X:", X_train)
print(" 测试集 X:", X_test)
print(" 训练集 y:", y_train)
print(" 测试集 y:", y_test)

在这个示例中，我们生成了一个包含 4 个样本的数据集 X 和对应的标签 y。然后使用 train_test_split 函数将数据集划分为训练集和测试集，其中 test_size 参数指定了测试集的比例（这里是 0.2，即 20%），random_state 参数设置了随机种子以确保划分结果的一致性。最后打印出划分后的训练集和测试集。

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