划分训练集和测试集的python代码

以下是使用sklearn库中train_test_split方法划分训练集和测试集的Python代码：

from sklearn.model_selection import train_test_split

#加载数据集，X为数据特征，y为数据标签
X, y = load_data()

#划分数据集，test_size为测试集占总数据的比例
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

其中，`X`为数据的特征，`y`为数据的标签，`test_size`表示测试集占总数据集的比例（例如`test_size=0.2`表示使用20%的数据作为测试集），`random_state`用于设定随机种子，保证每次随机划分的结果一致。 `train_test_split`方法会返回4个数组：`X_train`为训练集的特征数据，`y_train`为训练集的标签数据，`X_test`为测试集的特征数据，`y_test`为训练集的标签数据。