如果我想修改选择80%的数据作为训练样本，剩余的数据作为测试样本，其他不变应该怎么修改呢？

如果您想修改选择80%的数据作为训练样本，剩余的数据作为测试样本，您需要修改数据集的划分方式。具体来说，您需要将数据集划分为两个部分，一个部分包含80%的数据，用于训练模型，另一个部分包含20%的数据，用于测试模型。您可以使用Python中的sklearn库中的train_test_split函数来实现这一划分。例如：

from sklearn.model_selection import train_test_split

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

其中，X是特征数据，y是标签数据。test_size参数指定测试集所占的比例，random_state参数指定随机种子，保证每次划分结果一致。划分后，X_train和y_train是训练集数据，X_test和y_test是测试集数据。

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如果我想修改选择80%的数据作为训练样本，剩余的数据作为测试样本，请你只修改部分代码写出与之前代码相同功能的程序

假设您的原始数据集已经被存储在名为`data`的变量中，其中`data`包含特征矩阵`X`和标签向量`y`。您可以通过下面的代码实现将80%的数据作为训练集，20%的数据作为测试集的划分：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 将数据集划分为80%的训练集和20%的测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 在训练集上训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上评估模型性能
score = model.score(X_test, y_test)

其中，`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集。`test_size=0.2`表示将20%的数据作为测试集，`random_state=42`表示使用随机种子为42的伪随机数生成器来保证每次运行时的划分结果一致。剩下的代码与之前的程序类似，可以在训练集上训练模型，并在测试集上评估模型性能。

用matlab随机选择10个数据作为检验样本，其余数据作为训练样本

可以使用matlab的randperm函数来随机选择数据。假设你有n个数据，首先可以生成一个长度为n的随机排列，然后前10个数据作为检验样本，剩下的作为训练样本。具体代码如下：

% 假设你有n个数据，数据存储在一个n行m列的矩阵中，其中每行表示一个数据
n = size(data, 1);

% 生成随机排列
perm = randperm(n);

% 前10个数据作为检验样本，剩下的作为训练样本
test_data = data(perm(1:10), :);
train_data = data(perm(11:end), :);

其中，data是你的数据矩阵，m表示每个数据的维度。test_data和train_data分别是选出的检验样本和训练样本。