已知X,y，划分训练集测试集的方法

1. 随机划分：随机将数据集按照一定比例划分成训练集和测试集，比例通常为70%:30%或80%:20%。这种方法简单易行，但有可能会导致数据集中某些类别在训练集或测试集中分布不均衡的问题。

2. 留出法：留出一部分数据集作为测试集，剩余部分作为训练集。留出法需要注意的是，训练集和测试集应该是相互独立的，且数据集的分布应该与实际应用场景中的数据分布相似。

3. 交叉验证法：将数据集随机分成k个等份，每次选取其中一份作为测试集，其余k-1份作为训练集。这种方法可以有效避免数据集不均衡的问题，但计算量较大。

4. 自助法：对于小样本数据集，自助法是一种有效的划分方法。自助法是通过有放回地抽取样本，每次抽取后将该样本放回数据集中，重复抽取n次，得到大小为n的新数据集作为训练集，原数据集中没有被抽中的样本作为测试集。自助法可以有效地利用有限的数据集进行训练和测试，但可能会导致训练集中有重复数据。