导入数据后划分数据集的代码

以下是一个示例代码，用于将数据集划分为训练集和测试集：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 导入数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将数据集划分为训练集和测试集
train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.2, random_state=42)

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

在这个示例中，我们使用了Pandas库来导入数据集，并使用Scikit-Learn库中的`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集。`test_size`参数指定测试集的大小，这里设置为0.2，表示测试集占总数据集的20%。`random_state`参数是随机数种子，保证每次运行代码时得到的划分结果都是一样的。

最后，我们使用`len`函数输出训练集和测试集的大小。

相关问题

机器学习中使用糖尿病数据集训练岭回归模型1.导入糖尿病数据集(代码和结果截图) 1.1观察数据集的字段 1.2观察数据集的分布 1.3缺失值检测 2.训练集和测试集的数据集划分

1.1 导入糖尿病数据集并观察字段

from sklearn.datasets import load_diabetes

diabetes = load_diabetes()

print(diabetes.feature_names)

输出结果：

['age', 'sex', 'bmi', 'bp', 's1', 's2', 's3', 's4', 's5', 's6']

1.2 观察数据集的分布

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(diabetes.data, columns=diabetes.feature_names)

df.hist(figsize=(12, 10))

输出结果：


1.3 缺失值检测

df.isnull().sum()

输出结果：

age    0
sex    0
bmi    0
bp     0
s1     0
s2     0
s3     0
s4     0
s5     0
s6     0
dtype: int64

可以看出该数据集中没有缺失值。

2. 训练集和测试集的数据集划分

from sklearn.model_selection import train_test_split

X = diabetes.data
y = diabetes.target

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

导入数据集，使用`pandas`库的`read_csv`方法读取CSV格式的数据，并将数据集划分为训练集和测试集。

好的，我知道了。以下是代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 使用read_csv方法读取CSV格式的数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 划分训练集和测试集，test_size表示测试集占总数据集的比例
train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.2, random_state=42)

这里我假设数据文件名为`data.csv`，并且使用了`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集，其中`test_size`参数表示测试集占总数据集的比例，`random_state`参数是为了保证每次划分的结果都一样。在这个例子中，训练集占80%，测试集占20%。