机器学习PAI的split的代码在哪？

机器学习PAI的split函数可以在以下位置找到：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[['feature1', 'feature2']], data['target'], test_size=0.2)

在这个代码中，我们使用了sklearn库中的train_test_split函数来划分数据集。其中，data是一个包含特征和目标变量的DataFrame，test_size参数表示测试集所占的比例。函数返回四个值，分别是训练集的特征、测试集的特征、训练集的目标和测试集的目标。

机器学习PAI的split函数可以在以下链接中找到：

https://github.com/apache/incubator-pai/blob/master/python/pai/modelarts/data_transforms.py

在这段代码中，您可以找到名为Split的类，它实现了将数据集拆分为训练集和测试集的功能。您可以通过创建Split类的实例并调用其split方法来实现数据集的拆分。例如：

from pai.modelarts.data_transforms import Split

# 创建一个Split实例
splitter = Split(test_size=0.2, random_state=42)

# 使用split方法拆分数据集
train_data, test_data = splitter.split(dataset)

在这个例子中，test_size参数表示测试集所占的比例，random_state参数用于设置随机数生成器的种子，以确保每次运行时都能得到相同的结果。

在easyrec。https://github.com/alibaba/EasyRec/blob/master/easy_rec/python/tools/split_model_pai.py ，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”