在机器学习的世界里，`sklearn.cross_validation`模块曾是数据分割与验证的经典选择。然而随着Scikit-learn版本的更新迭代，这一模块已被更为强大的工具取代——比如`model_selection`子模块。🎉
首先，让我们聊聊最常用的`train_test_split`函数。它依然存在，并且功能更强大！例如，现在你可以轻松地按比例划分训练集和测试集，甚至可以指定随机种子确保结果可复现。此外，新增加的`StratifiedKFold`和`GroupKFold`功能，让处理不平衡数据集或带有分组信息的数据变得更加简单高效。💡
对于想要深入探索交叉验证的朋友来说，`cross_val_score`和`GridSearchCV`更是不可错过的好帮手。前者能够快速评估模型性能，后者则支持自动化超参数调优，简直是懒人福音！🚀
虽然旧模块被淘汰了，但这些新特性无疑让我们的建模之路更加顺畅。如果你还在怀念老朋友，不妨花点时间熟悉一下它们的新家吧！🏠
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