划分训练集和测试集csv

划分训练集和测试集是机器学习中常用的一种方法，目的是为了评估模型的性能。在划分训练集和测试集时，通常将数据集分成两部分，一部分用于训练模型，另一部分用于测试模型。这样可以避免模型过拟合，即在训练集上表现很好，但在测试集上表现很差的情况。

对于csv文件，可以使用Python中的pandas库来进行数据读取和处理。可以将csv文件读取为一个DataFrame对象，然后使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。train_test_split函数可以指定划分比例和随机种子，以确保每次划分的结果一致。