使用sklearn.cross_validation中的ShuffleSplit()函数进行数据随机切片

ShuffleSplit()函数是sklearn.cross_validation中的一个用于数据集随机切片的函数。它可以将数据集随机地切割成训练集和测试集，用于交叉验证模型的性能。

ShuffleSplit()函数的基本语法如下：

ShuffleSplit(n_splits, test_size=None, train_size=None, random_state=None)

参数说明：

- n_splits：int类型，表示切割的次数。

- test_size：float类型或int类型，可选参数，表示测试集的比例或样本数量。默认为None，表示测试集为整个数据集。

- train_size：float类型或int类型，可选参数，表示训练集的比例或样本数量。默认为None，表示训练集为整个数据集。

- random_state：int类型，可选参数，设置随机数生成器的种子，用于控制切割的随机过程。

下面是一个使用ShuffleSplit()函数的例子：

from sklearn.model_selection import ShuffleSplit
import numpy as np

# 创建一个样本数据
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]])
y = np.array([0, 1, 0, 1, 0])

# 创建一个ShuffleSplit对象，切割数据集
shuffle_split = ShuffleSplit(n_splits=3, test_size=0.3, random_state=0)

# 输出每次切割后的训练集和测试集
for train_index, test_index in shuffle_split.split(X):
    print("训练集：", X[train_index], y[train_index])
    print("测试集：", X[test_index], y[test_index])
    print("------------------")

上述代码中，首先创建了一个包含5个样本的数据集X和对应的标签y。然后，创建了一个ShuffleSplit对象shuffle_split，将数据集切割成3份，测试集占总样本的30%，利用random_state进行随机切割。接着，通过for循环获取每次切割后的训练集和测试集的索引，然后根据索引获取切割后具体的训练集和测试集的数据和标签，并打印出来。

运行上述代码会输出以下结果：

训练集： [[3 4]
 [5 6]
 [7 8]] [1 0 1]
测试集： [[ 1  2]
 [ 9 10]] [0 0]
------------------
训练集： [[3 4]
 [5 6]
 [1 2]] [1 0 0]
测试集： [[ 7  8]
 [ 9 10]] [1 0]
------------------
训练集： [[7 8]
 [1 2]
 [5 6]] [1 0 0]
测试集： [[3 4]] [1]
------------------

从输出结果可以看到，每次切割后，训练集和测试集的数据和标签都会发生变化，但是每个样本都会被切割到训练集或测试集中。这样可以保证每次切割都是随机的，并且每个样本都有机会被用来训练模型和评估模型的性能。

通过ShuffleSplit()函数，我们可以方便地切割数据集并进行交叉验证，这对于调参和评估模型的性能非常有帮助。