sklearn.model_selection.train_test_split随机划分训练集和测试集
官网文档：
一般形式：
train_test_split是交叉验证中常用的函数，功能是从样本中随机的按比例选取train data和testdata，形式为：
X_train,X_test, y_train, y_test =
cross_validation.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.4, random_state=0)
参数解释：
train_data：所要划分的样本特征集
train_target：所要划分的样本结果
test_size：样本占比，如果是整数的话就是样本的数量
random_state：是随机数的种子。
随机数种子：其实就是该组随机数的编号，在需要重复试验的时候，保证得到一组一样的随机数。比如你每次都填1，其他参数一样的情况下你得到的随机数组是一样的。但填0或不填，每次都会不一样。
随机数的产生取决于种子，随机数和种子之间的关系遵从以下两个规则：
种子不同，产生不同的随机数；种子相同，即使实例不同也产生相同的随机数。
示例

data=pd.read_csv('C:\\Users\\lenovo\\Desktop\\file\\04_add_lastword259_jieba_stopword_506 _all_city.csv')print(data.info())# resultList=random.sample(range(1,20),10)X_train, X_test, y_train, y_test=train_test_split(data,data,test_size = 0.2)print(len(X_train))print(len(X_test))