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0. 바로 사용하기

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, 
													y, 
													test_size=0.3, 
													random_state=42,)

• X: train_data
• y: target_data
• test_size: 원본 데이터에서 test data가 될 비율
• random_state: 동일한 난수 시퀀스를 생성하기위한 random seed

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1. 기본형

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, 
													y, 
													test_size=0.3,
                                                    train_size=0.7,
													random_state=42,
                                                    shuffle=True,
                                                    stratify=y)

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2. 기능

• 데이터를 입력받아 train - test 데이터로 나누어줌.

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3. 파라미터

X

• train-test로 나눌 데이터
  • target데이터를 포함한 하나의 array 객체로 전달 가능

y

• train-test로 나눌 데이터의 target 데이터

test_size

• test_size = 0.25: test data가 될 비율
  default: 0.25

train_size

• train_size = 0.75: train data가 될 비율
  defalut: 1 - test_size
• 보통 test_size만 사용

random_state

• random_state = 42: 동일한 난수 시퀀스를 생성하기 위한 random seed

shuffle

• shuffle = True: 데이터를 split 하기 이전에 섞음
  default: True

stratify

• stratify = y: 원본 데이터 y의 class 비율을 train-test에도 적용하여 나눔
  train과 test의 y 클래스 비율이 동일

• shuffle = True일 경우 stratify 파라미터 설정 불가

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ref

• https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.train_test_split.html#sklearn-model-selection-train-test-split