pandas 构建测试集与训练集

使用pandas库可以很方便地构建测试集和训练集。下面是一种常见的方法：

首先，导入pandas库：

import pandas as pd

然后，加载你的数据集到一个DataFrame对象中：

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

接下来，你可以根据需要对数据进行预处理，例如处理缺失值、删除不需要的列等等。

接着，可以使用`train_test_split`函数将数据集拆分为训练集和测试集。该函数位于`sklearn.model_selection`模块中，因此我们还需要导入这个模块：

from sklearn.model_selection import train_test_split

然后，指定要用于训练和测试的特征列和目标列，并使用`train_test_split`函数进行拆分：

features = data.drop('target_column', axis=1)  # 特征列
target = data['target_column']  # 目标列

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, target, test_size=0.2, random_state=42)

上述代码将数据集按照80:20的比例拆分为训练集和测试集，其中`test_size`参数指定了测试集的比例，`random_state`参数用于固定随机种子，以确保每次运行结果一致。

现在，你可以使用`X_train`和`y_train`来训练模型，并使用`X_test`和`y_test`来评估模型的性能。

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