sklearn.model_selection.train_test_split中如何定义model

`sklearn.model_selection.train_test_split` 是用于将数据集划分为训练集和测试集的函数，它并不需要定义模型。通常，在使用 `train_test_split` 函数之前，需要先加载数据集并定义机器学习模型。以下是一个简单的示例：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import pandas as pd

# 加载数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 定义特征和标签
X = data[['feature1', 'feature2', 'feature3']]
y = data['label']

# 定义模型
model = LinearRegression()

# 将数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 使用训练集拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

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

在这个例子中，我们首先加载了一个名为 `data.csv` 的数据集，并定义了特征和标签。然后，我们定义了一个线性回归模型 `LinearRegression`。接着，我们使用 `train_test_split` 函数将数据集划分为训练集和测试集，并使用训练集拟合模型。最后，我们在测试集上评估模型，并输出了模型得分。