怎样随机抽取60%训练集，随机抽取30%测试集

可以使用Python中的sklearn库中的train_test_split函数来对数据集进行划分，可以通过指定参数来实现随机抽取训练集和测试集的比例。

示例代码如下：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设数据集为X和y
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

在这个例子中，我们调用了train_test_split函数来将数据集X和y划分为训练集和测试集，其中test_size参数指定了测试集的比例为30%，random_state参数用于设置随机数种子，确保每次运行代码时得到的结果都是相同的。

需要注意的是，划分训练集和测试集时，应该保证训练集和测试集中的样本是随机选择的，并且应该对数据集进行适当的洗牌，以避免样本顺序对模型的训练和测试产生影响。此外，还需要根据实际情况来调整训练集和测试集的比例，以获得最佳的模型效果。

相关问题

请问我在一个样本里面随机抽取一部分训练集，开发模型之后，再在同一个样本里面随机抽样测试集，两个样本重叠了但是不一样，相互独立，这样可以吗，为什么呢

可以，因为样本重叠但不完全相同，相互独立。这种方法被称为交叉验证，可以有效地评估模型的性能并降低过拟合的风险。通常会使用k折交叉验证，将样本分为k个部分，每次使用其中k-1个部分作为训练集，剩余的部分作为测试集，这样可以得到k个模型的性能评估结果。

在进行数据分析时，经常要分割训练集、测试集，并且还要考虑数据预处理、特征抽取、特征工程等，那么要仔细分析这些步骤之间的相互联系。关于训练集、测试集、数据预处理、特征工程，请回答以下问题关于缺失值填充与训练集、测试集的关系，下面正确的操作是（） A. 先用全数据的均值填充缺失值，然后随机分割训练集、测试集 B. 先随机分割训练集、测试集，然后用各自集合的均值填充缺失值 C. 先随机分割训练集、测试集，然后用训练集的均值填充缺失值 D. 先随机分割训练集、测试集，然后用测试集的均值填充缺失值

正确的操作是 C. 先随机分割训练集、测试集，然后用训练集的均值填充缺失值。在实际的数据分析中，我们通常会先将数据集随机分割为训练集和测试集，然后对训练集和测试集分别进行数据预处理、特征工程等操作。在对训练集进行数据预处理、特征工程等操作时，如果存在缺失值，常见的做法是使用训练集中的均值、中位数或众数等来填充缺失值。因为测试集是模拟真实环境下的数据，我们并不知道测试集中的真实均值、中位数或众数等，因此不能使用测试集的均值来填充训练集和测试集中的缺失值。因此，答案是 C. 先随机分割训练集、测试集，然后用训练集的均值填充缺失值。