在机器学习项目中，将数据集划分为训练集和测试集是必不可少的步骤之一。而`train_test_split`正是来自`sklearn.model_selection`模块的一个强大工具！它能够帮助我们快速完成这一任务，并且支持随机化划分，确保实验结果更加科学可靠。
👀 使用时，只需传入你的特征矩阵（X）和目标变量（y），设置好测试集的比例（如 `test_size=0.2` 表示80%训练集与20%测试集），即可一键搞定划分工作。此外，还可以通过设置 `random_state` 参数来固定随机种子，便于复现实验结果哦！
💪 例如：
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
🎯 这种方法不仅高效，还非常适合初学者快速上手。如果你正在用英文进行编程或研究，`train_test_split`也能无缝适配，让你的代码看起来更国际化！✨
快试试吧，让数据准备变得如此简单！🚀
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