用途：将数组或矩阵随机划分成训练和测试子集。
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：
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X_train,X_test, y_train, y_test =cross_validation.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.4, random_state=0)
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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。
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fromsklearn.cross_validation import train_test_split
train= loan_data.iloc[0: 55596, :]
test= loan_data.iloc[55596:, :]
避免过拟合，采用交叉验证，验证集占训练集20%，固定随机种子（random_state)
train_X,test_X, train_y, test_y = train_test_split(train,
target,
test_size = 0.2,
random_state = 0)
train_y= train_y['label']