python 如何将数据集分为训练集和测试集

可以使用scikit-learn库中的train_test_split函数来将数据集分为训练集和测试集。train_test_split函数的输入参数包括数据集中的特征和标签，以及测试集所占的比例等。函数的输出结果包括训练集特征、测试集特征、训练集标签、测试集标签等。

以下是一个使用train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集的示例代码：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设数据集的特征为X，标签为y
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)

其中，test_size参数指定测试集所占的比例，random_state参数用于设置随机种子，保证每次运行的结果相同。