划分完数据集后 怎么写代码.

数据集划分的代码实现主要涉及以下几个步骤：

1. 导入数据集：首先需要导入数据集，可以使用 pandas 等库来读取数据集文件。

2. 划分数据集：使用 sklearn 等库中的 train_test_split 函数来划分数据集，该函数可以将数据集按照一定比例分成训练集和测试集。

3. 可选：划分验证集：如果需要使用验证集来选择模型的超参数，可以继续使用 train_test_split 函数将训练集划分成训练集和验证集。

4. 数据预处理：对数据进行预处理，如特征缩放、标准化、归一化、特征选择等。

5. 模型训练和评估：使用训练集训练模型，并使用测试集来评估模型的性能。

下面是一个简单的 Python 代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 1. 导入数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 2. 划分数据集
train_data, test_data, train_target, test_target = train_test_split(data.iloc[:, :-1], data.iloc[:, -1], test_size=0.2, random_state=42)

# 3. 划分验证集
train_data, val_data, train_target, val_target = train_test_split(train_data, train_target, test_size=0.2, random_state=42)

# 4. 数据预处理
# ...

# 5. 模型训练和评估
# ...

需要注意的是，数据集的划分比例和是否划分验证集等具体处理方式需要根据具体情况进行调整。