train_test_split 没有 Shuffle - Python

train_test_split 是一个常用的机器学习库 sklearn 中的函数，适用于将数据集分割成训练集和测试集。但是，默认情况下，train_test_split 函数是会对原始数据集进行洗牌（shuffle）的，以确保训练集和测试集的样本是随机而均匀的。

然而，有时候我们可能需要使用一个没有洗牌功能的 train_test_split 函数，这在某些特殊的机器学习任务中是非常有用的。为了实现这个目的，我们可以设置 shuffle 参数为 False。

以下是一个示例代码，演示了如何在 train_test_split 函数中禁用洗牌功能：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设我们有一个特征矩阵 X 和一个目标变量数组 y

# 禁用洗牌功能，并使用 80% 数据作为训练集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, shuffle=False)

# 此时训练集和测试集将按照原始数据集的顺序进行划分

上述代码中，X 是特征矩阵，y 是目标变量数组。通过设置 shuffle=False，我们禁用了洗牌功能，并且训练集和测试集将按照原始数据集的顺序进行划分。

这个功能在某些情况下可能很有用，例如，当我们需要按照时间顺序对数据集进行划分，或者在特定的实验环境中需要保持样本的顺序。

希望以上内容对你有所帮助！