使用Scikit-learn中ShuffleSplit函数的详细使用方法

ShuffleSplit是Scikit-learn库中的一个交叉验证迭代器，用于将数据集划分为训练集和测试集，并进行随机洗牌。在本文中，我们将详细介绍ShuffleSplit函数的使用方法，并提供相应的源代码示例。

ShuffleSplit函数的基本语法如下：

sklearn.model_selection.ShuffleSplit(n_splits=10, test_size=None, train_size=None, random_state=None)

参数说明：

• n_splits：指定划分的次数（迭代次数），默认为10。
• test_size：指定测试集的样本数或比例（0到1之间的浮点数），默认为None。
• train_size：指定训练集的样本数或比例（0到1之间的浮点数），默认为None。
• random_state：指定随机数生成器的种子，用于控制洗牌过程的随机性。

接下来，我们将通过一个具体的示例来演示ShuffleSplit函数的使用。

首先，我们需要导入所需的库和模块：

from sklearn.model_selection import ShuffleSplit

然后，我们可以创建一个示例数