from sklearn.model_selection import train_test_split
x = [k for k in range(0, 10)]
y = [k for k in range(0, 10)]
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.4, random_state=11)
print (x_train)
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.4, random_state=11)
print (x_train)
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.4, random_state=11)
print (x_train)
Приведенный выше код будет выдавать один и тот же результат для x_train каждый раз, когда я разделяю данные.Возможно, что случайность находится в вашем фрейме данных, а не train_test_split.