将数据集分为训练集和测试集的代码

以下是将数据集分为训练集和测试集的 Python 代码：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设 X 是特征矩阵，y 是目标变量
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

其中，`X` 是特征矩阵，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征；`y` 是目标变量，每个元素代表对应样本的目标值；`test_size` 指定了测试集所占的比例，这里设为 0.2，代表 20% 的数据作为测试集；`random_state` 是随机数种子，用于保证每次运行的结果一致。执行上述代码后，`X_train` 和 `y_train` 是训练集的特征矩阵和目标变量，`X_test` 和 `y_test` 是测试集的特征矩阵和目标变量。