能否在单个Colab/Jupyter Notebook中多次使用train_test_split？变量覆盖解惑

关于同名变量覆盖的问题 #

在Python环境（Colab、Jupyter Notebook均基于Python）中，同名变量的后续赋值会直接覆盖之前的旧值。

• 比如你先在回归任务里定义了X、y、X_train等变量，之后在分类任务里又用相同变量名重新赋值，那么分类任务的变量值会完全替换掉回归任务的旧值，之前回归任务的这些变量数据会无法再调用（除非提前把它们重命名保存，比如改成X_reg、y_reg_train这类独特的名字）。

关于多次使用train_test_split的问题 #

完全可以在单个Colab或Jupyter Notebook中多次调用train_test_split函数。

• 不管是回归、分类这类不同任务，还是同一任务需要不同的数据集拆分比例/随机种子，只要每次调用时传入对应的特征矩阵和目标变量，就能独立生成新的训练集和测试集，彼此之间不会冲突，唯一需要注意的就是前面提到的变量名覆盖问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user22991625