输出分割数据为训练集和测试集的代码

以下是一个简单的 Python 代码示例，用于将数据集分割为训练集和测试集：

import numpy as np

def split_data(X, y, test_ratio=0.2):
    """
    将数据集分割为训练集和测试集
    :param X: 特征矩阵
    :param y: 标签向量
    :param test_ratio: 测试集比例
    :return: (X_train, y_train, X_test, y_test)
    """
    # 随机打乱数据集
    indices = np.random.permutation(len(X))
    X = X[indices]
    y = y[indices]

    # 计算测试集大小
    test_size = int(len(X) * test_ratio)

    # 分割数据集
    X_test = X[:test_size]
    y_test = y[:test_size]
    X_train = X[test_size:]
    y_train = y[test_size:]

    return X_train, y_train, X_test, y_test

使用方法：

# 假设 X 和 y 是特征矩阵和标签向量
X_train, y_train, X_test, y_test = split_data(X, y, test_ratio=0.2)

注意：这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要更复杂的数据预处理和分割方法。