如何用sklearn导入外部数据集

你可以使用sklearn中的datasets模块来加载自己的外部数据集。首先，将你的数据集存储为CSV或其他常见格式的文件。然后，使用pandas或其他数据处理库将其读入内存：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('your_data.csv')

接下来，将数据拆分成特征和目标变量：

X = data.drop(columns=['target_column'])
y = data['target_column']

最后，使用sklearn的train_test_split函数将数据集拆分为训练集和测试集：

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)

现在，你就可以将X_train和y_train用于训练你的模型，将X_test用于测试。