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train_test_split 函數是用來將數據集劃分為訓練集和測試集的。在 Python 中，train_test_split 函數可以通過 sklearn 庫中的 model_selection 模塊來使用。下面是一個簡單的示例：

from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np

# 生成一些示例數據 
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])
y = np.array([0, 1, 0, 1])

# 將數據集劃分為訓練集和測試集，test_size 指定測試集比例，random_state 設置隨機種子 
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 打印劃分后的訓練集和測試集 
print(" 訓練集 X:", X_train)
print(" 測試集 X:", X_test)
print(" 訓練集 y:", y_train)
print(" 測試集 y:", y_test)

在這個示例中，我們生成了一個包含 4 個樣本的數據集 X 和對應的標簽 y。然后使用 train_test_split 函數將數據集劃分為訓練集和測試集，其中 test_size 參數指定了測試集的比例（這里是 0.2，即 20%），random_state 參數設置了隨機種子以確保劃分結果的一致性。最后打印出劃分后的訓練集和測試集。

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