num = pd.read_csv("/data/shixunfiles/562398362d00a8dda27255c48793c3f2_1577954149411.csv") num.head()from sklearn.model_selection import train_test_split # 提取标签列 label = num["4"] # 删除num中的标签列 num.drop(["4"],axis=1,inplace=True) # label_prob表示每种类别在数据中出现的概率 label_prob1 = {} # condition_prob表示每种类别确定的条件下各个特征出现的概率 condition_prob1 = {}这段代码如何拆分数据集

这段代码可以通过使用`train_test_split()`方法来拆分数据集。具体步骤如下：

1. 将特征列和标签列分别存储到`X`和`y`变量中，`X`为特征列，`y`为标签列。
2. 使用`train_test_split()`方法来拆分数据集，设置`test_size`参数来指定测试集的大小，一般情况下取0.2~0.3之间的数值。
3. 将拆分后的训练集和测试集分别存储到`X_train, X_test, y_train, y_test`变量中。

下面是代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据集
num = pd.read_csv("/data/shixunfiles/562398362d00a8dda27255c48793c3f2_1577954149411.csv")

# 提取标签列
label = num["4"]

# 删除标签列
num.drop(["4"], axis=1, inplace=True)

# 拆分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(num, label, test_size=0.3, random_state=0)

# 输出训练集和测试集的大小
print("训练集大小：", len(X_train))
print("测试集大小：", len(X_test))

其中，`test_size`参数表示测试集占据的比例，这里设置为0.3，表示测试集占据30%。`random_state`参数是为了保证每次运行代码时得到的随机结果相同。