Sklearn.train_test_split:使用model.fit()混洗数据不会改变，但是Keras()会改变

Sklearn.train_test_split是scikit-learn库中的一个函数，用于将数据集划分为训练集和测试集。该函数的具体参数和用法可以参考官方文档：train_test_split

在使用model.fit()训练模型时，混洗数据并不会改变原始数据，即不会改变数据的顺序。这意味着，如果数据已经按照某种顺序排列，那么在训练过程中仍然会按照该顺序进行训练。这在一些特定的场景下可能会导致模型训练的偏差，因此在训练模型之前，通常会对数据进行混洗（shuffle）操作，以打乱数据的顺序，从而减少可能的偏差。

Keras是一个深度学习框架，通过提供高级的神经网络API，简化了深度学习模型的构建和训练过程。与Sklearn.train_test_split不同的是，使用Keras训练模型时，混洗数据是默认的行为，即每次训练都会自动混洗数据。这是因为深度学习模型通常需要更多的数据来训练，并且数据的顺序可能对模型性能产生更大的影响，因此在每次训练时自动混洗数据可以帮助模型更好地学习数据中的模式和规律。

值得注意的是，在使用Sklearn.train_test_split划分数据集后，再使用Keras进行模型训练时，混洗数据的效果不会受到影响。因为Sklearn.train_test_split只是将数据集划分为训练集和测试集，并不会改变数据本身的顺序。所以，当我们使用划分好的数据集进行Keras模型训练时，Keras仍然会对训练数据进行混洗操作，从而保证训练的随机性和泛化能力。

综上所述，Sklearn.train_test_split用于划分数据集，而使用model.fit()训练模型时，混洗数据不会改变原始数据的顺序。而在使用Keras进行模型训练时，混洗数据是默认的行为，可以提升模型的学习能力。