Oferece a opção de embaralhar os dados antes da divisão por meio do parâmetro shuffle.

Permite definir a semente do gerador de números aleatórios com o parâmetro random_state.

Pode preservar a proporção de classes em problemas de classificação usando o parâmetro stratify.

Permite configurar a proporção dos subconjuntos através do parâmetro test_size, o qual aceita valores entre 0 e 1.

É capaz de dividir o conjunto de dados em múltiplos subconjuntos, retornando dados de treino, dados de teste e validação, simultaneamente.