用python ml 将训练集分类，一部分训练一部分测试 不重新排序

在Python机器学习中，通常我们会将数据划分为训练集和测试集，这是评估模型性能的重要步骤之一。当你想保持原始数据的顺序，不重新打乱，可以按照以下步骤操作：

1. **导入所需的库**：

   import pandas as pd
   from sklearn.model_selection import train_test_split

2. **加载数据**：
假设你有一个Pandas DataFrame `df` 包含你的数据。

   df = pd.read_csv('your_data.csv') # 替换为你的数据文件路径

3. **划分数据**：
使用`train_test_split`函数，并指定`test_size`（测试集比例）、`random_state`（为了保证结果可复现，设置相同的随机种子），以及`stratify`（如果有的特征需要保持类别分布平衡）。记住，不传递`shuffle=True`会保留原有的行顺序。

   X = df.drop('target_column', axis=1)  # 假设'target_column'是目标列
   y = df['target_column']
   
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42, stratify=y)

4. **开始训练**：
现在你可以选择一个模型（如`sklearn.linear_model.LogisticRegression`），并用训练集进行训练。

model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

5. **评估模型**：
最后，用测试集评估模型性能。

predictions = model.predict(X_test)