编写python程序，如何将csv文件数据集分成训练集、验证集和测试集。

要将csv文件数据集分成训练集、验证集和测试集，可以使用Python的pandas库和sklearn库中的train_test_split函数。下面是一个示例代码，假设要将数据集分为训练集、验证集和测试集的比例分别为70％、15％和15％：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取csv文件
data = pd.read_csv('your_dataset.csv')

# 将数据集分为训练集、验证集和测试集
train_val_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.15, random_state=42)
train_data, val_data = train_test_split(train_val_data, test_size=0.15/0.85, random_state=42)

# 保存训练集、验证集和测试集
train_data.to_csv('train_dataset.csv', index=False)
val_data.to_csv('val_dataset.csv', index=False)
test_data.to_csv('test_dataset.csv', index=False)

在这个例子中，首先读取csv文件中的数据，然后使用train_test_split函数将数据集分为训练集、验证集和测试集。其中，test_size参数指定测试集的比例，random_state参数指定随机种子，以确保每次运行程序时得到相同的结果。接下来，将分割后的训练集、验证集和测试集保存为csv文件。注意，这里使用to_csv函数将数据保存为csv文件，同时将index参数设置为False，以避免保存索引列。