jupyter划分测试集和训练集（测试集和训练集分别在两个文件夹）

在Jupyter Notebook中，划分数据集通常用于机器学习项目中，比如训练模型和评估其性能。当你需要将数据分为训练集和测试集时，可以按照以下步骤操作：

1. **导入所需库**：首先，确保已安装`sklearn`或其他机器学习库，如`pandas`用于数据处理。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

2. **加载数据**：假设你有两个CSV文件，一个包含训练数据（train_data.csv），另一个包含测试数据（test_data.csv）。

# 加载训练集和测试集数据
train_df = pd.read_csv('train_data.csv')
test_df = pd.read_csv('test_data.csv')

3. **预处理数据**（如有必要，清洗、编码特征等）。

4. **划分数据**：使用`train_test_split`函数来随机划分数据，例如80%的数据用于训练，20%用于测试。

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(train_df.drop('target_column', axis=1), # 分割特征和目标变量
                                                    train_df['target_column'],   # 这里假设目标变量名为'target_column'
                                                    test_size=0.2,               # 测试集占总数据的20%
                                                    random_state=42)              # 设置随机种子保持结果一致

这里，`X_train` 和 `y_train`是训练集特征和标签，`X_test` 和 `y_test`分别是测试集对应的特征和标签。

**相关问题--:**
1. Jupyter如何保存分割后的数据？
2. 如何在Jupyter中使用交叉验证划分数据？
3. 划分数据后，如何将它们转换成适合模型训练的格式？