sklearn.model_selection.train_test_split随机划分训练集和测试集
官网文档：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.train_test_split.html#sklearn.model_selection.train_test_split

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test_data，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)

cross_validatio为交叉验证

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。

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
 
X,y=np.arange(10).reshape((5,2)),range
X=np.array([[0,1],[2,3],[4,5],[6,7],[8,9]])
y=[0,1,2,3,4]
print(X)
print(y)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=0)
print(X_train)
print(y_train)
print(X_test)
print(y_test)

结果为

[[0 1]
 [2 3]
 [4 5]
 [6 7]
 [8 9]]
[0, 1, 2, 3, 4]
[[2 3]
 [6 7]
 [8 9]]
[1, 3, 4]
[[4 5]
 [0 1]]
[2, 0]