# 划分训练集和测试集 def split_train_test(): global file_path, train_ratio # 获取用户输入的训练集比例 train_ratio = float(train_ratio_entry.get()) # 读取CSV文件 data = pd.read_csv(file_path) # 划分数据集 train, test = train_test_split(data, train_size=train_ratio) # 显示训练集和测试集大小 text_output.insert(tk.END, "训练集大小：{}\n".format(len(train))) text_output.insert(tk.END, "测试集大小：{}\n".format(len(test)))怎么样修改能达到可让用户设置训练集测试集比例，按后完成指定划分的功能

你可以在代码中添加一个用户输入的控件，让用户输入训练集的比例。然后在代码中使用该比例来划分训练集和测试集。以下是修改后的代码示例：

import tkinter as tk
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 创建窗口
window = tk.Tk()

# 添加训练集比例的输入框
train_ratio_label = tk.Label(window, text="训练集比例:")
train_ratio_label.pack()
train_ratio_entry = tk.Entry(window)
train_ratio_entry.pack()

# 添加数据文件路径的输入框
file_path_label = tk.Label(window, text="数据文件路径:")
file_path_label.pack()
file_path_entry = tk.Entry(window)
file_path_entry.pack()

# 添加显示输出的文本框
text_output = tk.Text(window)
text_output.pack()

# 划分训练集和测试集
def split_train_test():
    global file_path
    
    # 获取用户输入的训练集比例
    train_ratio = float(train_ratio_entry.get())
    
    # 获取用户输入的数据文件路径
    file_path = file_path_entry.get()
    
    # 读取CSV文件
    data = pd.read_csv(file_path)
    
    # 划分数据集
    train, test = train_test_split(data, train_size=train_ratio)
    
    # 显示训练集和测试集大小
    text_output.insert(tk.END, "训练集大小：{}\n".format(len(train)))
    text_output.insert(tk.END, "测试集大小：{}\n".format(len(test)))

# 添加划分按钮
split_button = tk.Button(window, text="划分", command=split_train_test)
split_button.pack()

# 启动窗口
window.mainloop()

用户可以在训练集比例的输入框中输入训练集所占比例，然后点击划分按钮，程序将会按照用户输入的比例划分训练集和测试集，并在文本框中显示训练集和测试集的大小。