python调库划分训练集和验证集，决策树构建模型

好的，针对您的问题，我可以给您提供一些Python库的使用方法以及决策树模型的构建方法。

1. 数据集划分

在Python中，我们可以使用Scikit-learn库的train_test_split函数来划分数据集。该函数的使用方法如下：

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_valid, y_train, y_valid = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

其中，X为特征数据，y为标签数据，test_size为测试集占比，random_state为随机种子。该函数返回的是划分好的训练集和验证集。

2. 决策树模型构建

在Python中，我们可以使用Scikit-learn库的DecisionTreeClassifier类来构建决策树模型。该类的使用方法如下：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

clf = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)

其中，random_state为随机种子。构建好的模型可以使用predict函数进行预测，使用score函数计算模型的准确率。

希望我的回答能够帮助您解决问题，如有不明白的地方，可以继续追问哦。