将上述代码进行改进，使得数据集70%为训练集，剩下30%为测试集

可以使用sklearn库中的train_test_split函数来将数据集分成训练集和测试集。代码如下：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 将数据集分成训练集和测试集，70%为训练集，30%为测试集
train_data, test_data, train_labels, test_labels = train_test_split(data, labels, test_size=0.3, random_state=42)

其中，`data`表示原始数据集，`labels`表示对应的标签。`train_test_split`函数的`test_size`参数设置为0.3，表示数据集中30%的数据会被分到测试集中。`random_state`参数用于设置随机种子，保证每次运行时分割的结果相同。

接下来，可以使用`train_data`和`train_labels`训练模型，使用`test_data`和`test_labels`在测试集上评估模型的性能。

相关问题

上述代码中将数据集分为80%训练集，20%测试集

将数据集分为80%训练集，20%测试集是一种常用的数据集划分方法，其具体步骤如下：

1. 首先将原始数据集随机打乱，以保证训练集和测试集的随机性；
2. 然后按照80%和20%的比例划分数据集，其中80%的数据作为训练集，20%的数据作为测试集；
3. 在进行训练和测试时，只使用对应的数据集进行模型的训练和测试。

这种方法可以有效地评估模型的性能，并且可以避免模型过拟合或欠拟合的情况。在实际应用中，我们通常会使用交叉验证等更加严谨的评估方法来评估模型的性能。

从一dataframe里抽样70%作为训练集，剩下30%作为测试集

可以使用 pandas 库中的 `sample()` 函数来进行抽样。假设你的 dataframe 名称为 `df`，可以按如下方式进行操作：

# 随机抽样 70% 作为训练集
train_df = df.sample(frac=0.7, random_state=42)

# 剩下的 30% 作为测试集
test_df = df.drop(train_df.index)

其中，`frac=0.7` 表示抽样比例为 70%，`random_state` 是随机种子，可以设置为一个固定值，保证每次运行得到的结果一致。`drop()` 函数用于删除训练集中已经抽取的样本，剩下的就是测试集。