python拿到一个薪资的数据集,如何划分出训练集和测试集

在划分薪资数据集为训练集和测试集时，可以采用以下方法：

1. 随机划分：可以使用python中的random模块中的函数来随机选择数据样本。可以将数据集中的样本按照一定比例划分为训练集和测试集，例如可以将数据集划分为70%的训练集和30%的测试集。

2. 时间划分：如果数据集是按时间顺序排列的，可以按照时间来划分训练集和测试集。可以将数据集中的前80%作为训练集，后20%作为测试集，确保了训练集和测试集中的数据分布是按时间顺序排列的。

3. 分层划分：如果数据集中包含多个类别，为了保证训练集和测试集中各类别的样本比例相似，可以采用分层划分的方法。可以使用python中的sklearn库中的函数来实现分层划分，确保训练集和测试集中的各类别样本比例相似。

在划分训练集和测试集后，可以使用训练集来训练模型，然后使用测试集来评估模型的性能。这样可以避免模型过拟合训练集，同时也可以评估模型在新数据上的表现。