# 将数据集分成训练集和测试集 train_data = data.iloc[:80] test_data = data.iloc[80:]如何将这段代码改为前70%为训练集，后30%为测试集？

可以使用 `train_test_split` 函数来将数据集划分为训练集和测试集，可以指定 `test_size` 参数来控制测试集的比例，将其设置为 0.3 即可将数据集按照前70%为训练集，后30%为测试集进行划分。

具体实现代码如下：

from sklearn.model_selection import train_test_split

train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.3, random_state=42)

其中，`random_state` 参数用于指定随机数生成器的种子，以便结果可重复。

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解释以下代码train_data = data.iloc[:80] test_data = data.iloc[80:]

这段代码是针对 pandas DataFrame 数据类型的，其中 data 是一个 DataFrame 对象，iloc 是 DataFrame 的一个方法，用于按照位置选择数据行或列。代码中的 [:80] 表示选取前 80 行作为训练数据，[80:] 则表示选取从第 81 行开始到最后一行作为测试数据。因为在 Python 中索引是从 0 开始的，所以 [:80] 选取的是前 81 行中的前 80 行。这种方法常用于将数据集按一定比例分割成训练集和测试集，以便进行模型训练和评估。

train_data, test_data = df.iloc[:train_size], df.iloc[train_size:]

这行代码的作用是将一个DataFrame类型的数据集 df 分成训练集 train_data 和测试集 test_data，其中前 train_size 行为训练集，后面的为测试集。iloc 是 Pandas 提供的一种用于按位置访问 DataFrame 的方法。具体而言，df.iloc[:train_size] 表示选取 df 的前 train_size 行，而 df.iloc[train_size:] 则表示选取 df 的第 train_size 行及其后面的所有行。