谢谢，现在我得到了我想要的样本的响应数据，我想即刻停止这个样本继续接收数据，结束进程。请问我该写什么代码来实现？

你可以使用Python中的`sys`模块来实现程序的退出。具体来说，你可以在代码中加入以下语句：

import sys

# 在得到响应数据后，调用以下语句退出程序
sys.exit()

这样，当程序执行到`sys.exit()`时，程序会立即退出，并停止接收任何数据。同时，你可以在`sys.exit()`中传入一个整数参数，用于表示程序的退出状态码。一般情况下，如果程序正常退出，可以传入0作为状态码，如果程序异常退出，可以传入其他非零整数作为状态码。

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可是我在用beanshell，它是基于java的脚本工具，无法写python代码。请问在beanshell中，现在我得到了我想要的样本的响应数据，我想即刻停止这个样本继续接收数据，结束进程。请问我该写什么代码来实现？

在BeanShell中可以使用Java的System类来实现程序的退出。具体来说，你可以在代码中加入以下语句：

// 在得到响应数据后，调用以下语句退出程序
System.exit(0);

这样，当程序执行到`System.exit(0)`时，程序会立即退出，并停止接收任何数据。同时，你可以在`System.exit()`中传入一个整数参数，用于表示程序的退出状态码。一般情况下，如果程序正常退出，可以传入0作为状态码，如果程序异常退出，可以传入其他非零整数作为状态码。

如果我想修改选择80%的数据作为训练样本，剩余的数据作为测试样本，其他不变应该怎么修改呢？

如果您想修改选择80%的数据作为训练样本，剩余的数据作为测试样本，您需要修改数据集的划分方式。具体来说，您需要将数据集划分为两个部分，一个部分包含80%的数据，用于训练模型，另一个部分包含20%的数据，用于测试模型。您可以使用Python中的sklearn库中的train_test_split函数来实现这一划分。例如：

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

其中，X是特征数据，y是标签数据。test_size参数指定测试集所占的比例，random_state参数指定随机种子，保证每次划分结果一致。划分后，X_train和y_train是训练集数据，X_test和y_test是测试集数据。