使用sklearn.cross_validation中的ShuffleSplit()函数进行数据随机划分

sklearn.cross_validation中的ShuffleSplit()函数可以用于数据的随机划分，适用于训练集和测试集的划分。在交叉验证的过程中，通过该函数可以生成多个不同的划分，以便对模型的性能进行评估。

ShuffleSplit()函数的主要参数包括：

- n_splits：划分的次数

- test_size：测试集的大小，可以是整数（样本数量）或浮点数（比例）

- train_size：训练集的大小，可以是整数（样本数量）或浮点数（比例）

- random_state：随机数的种子，可用于复现结果

下面通过一个例子来展示ShuffleSplit()函数的用法：

首先，我们导入必要的库，并生成一个样本数据集：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import ShuffleSplit

# 加载iris数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

接下来，我们使用ShuffleSplit()函数进行数据的随机划分，并打印出每次划分中训练集和测试集的样本数量：

# 创建ShuffleSplit对象
shuffle_split = ShuffleSplit(n_splits=3, test_size=0.3)

# 进行数据的随机划分
for train_index, test_index in shuffle_split.split(X):
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
    print("训练集样本数量：", len(X_train))
    print("测试集样本数量：", len(X_test))

运行上面的代码，输出的结果如下所示：

训练集样本数量： 105
测试集样本数量： 45
训练集样本数量： 105
测试集样本数量： 45
训练集样本数量： 105
测试集样本数量： 45

从结果可以看出，ShuffleSplit()函数将数据集随机划分为3个训练集和测试集的组合，每个训练集和测试集的样本数量都为105和45。

除了样本数量外，我们还可以通过设置test_size参数来控制测试集的比例，例如：

shuffle_split = ShuffleSplit(n_splits=3, test_size=0.2)

上面的代码将数据集划分为3个训练集和测试集的组合，其中测试集占总样本数量的20%。

通过ShuffleSplit()函数进行数据的随机划分可以提高模型的泛化能力。不同的划分组合可以更好地评估模型在不同数据分布下的性能。同时，该函数还可以用于生成验证集，进行超参数的调优等。