train_test_split划分数据集时如何将全部数据用作训练集

报错翻译 #

train_size=212 应当为正数且小于样本总数212，或是取值在(0, 1)区间内的浮点数

报错原因 #

train_test_split 是sklearn提供的数据集拆分工具，设计逻辑是将原始数据拆分为训练集、测试集两个子集，要求测试集至少包含1条样本，因此train_size参数不能等于总样本数，你传入212刚好等于总样本量，触发了参数校验错误。

全量数据训练的实现方法 #

你不需要调用train_test_split做拆分，直接将全量数据赋值给训练集变量即可，代码如下：

Data_Train = DATA
Target_Train = TARGET

如果为了兼容后续已写好的代码逻辑，必须保留Data_Test、Target_Test变量，也可以手动给两个变量赋值为空值：

Data_Train = DATA
Target_Train = TARGET
Data_Test = []
Target_Test = []

如果一定要用train_test_split实现，也可以将test_size设为0，同时关闭打乱避免警告（仅适用于sklearn 0.21及以上版本）：

from sklearn.model_selection import train_test_split

Data_Train, Data_Test, Target_Train, Target_Test = train_test_split(DATA, TARGET, test_size=0, shuffle=False, random_state=999)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mamta