# 拆分训练集和测试集 from sklearn.model_selection import # 获取数据集中的特征列(除type外的其它字段) # 且要求返回结果必须保留原始数据行的索引信息 df_features = df.____【9】____[:, :-1]

# 拆分训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 获取数据集中的特征列(除type外的其它字段)
# 且要求返回结果必须保留原始数据行的索引信息
df_features = df.iloc[:, :-1]

# 获取数据集中的标签列(type字段)
df_target = df['type']

# 将数据集拆分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df_features, df_target, random_state=42)