Python实现数据集划分(训练集和测试集)

Python实现数据集划分（训练集和测试集）是机器学习中非常重要的一部分。数据集划分可以帮助我们评估模型的准确性、提高模型的效率和避免过拟合等问题。下面是实现数据集划分的完整攻略：

步骤一：准备数据集

首先，我们需要准备数据集。数据集是机器学习中重要的组成部分，一般将数据集划分为训练集和测试集，其中训练集用于训练模型，测试集用于测试模型的准确性和泛化能力。

步骤二：导入库和数据集

接下来，我们需要导入Python中的相关库以及要使用的数据集。在数据集导入时，我们通常使用Pandas库中的read_csv()函数，将数据集加载为DataFrame数据类型。

import pandas as pd

# 导入数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

步骤三：划分数据集

在数据集划分过程中，我们通常使用sklearn（Scikit-Learn）库中的train_test_split()函数。该函数可以将数据集划分为训练集和测试集，并返回四个数据集对象，分别是：训练集输入、测试集输入、训练集输出和测试集输出。

可根据样本个数和占比两种方式进行划分，下面分别以样本个数和占比的方式进行示例说明：

以样本个数划分数据集

下面是一个以样本个数划分数据集的示例，其中训练集占总样本数的80%，测试集占20%：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 划分数据集
train_data, test_data, train_label, test_label = train_test_split(data.iloc[:,:-1], 
                                                                  data.iloc[:,-1], 
                                                                  train_size=0.8, 
                                                                  random_state=0)

以上代码中，train_test_split函数将所有样本按照80%-20%的比例分为训练集和测试集，其中data.iloc[:,:-1]为数据集中的全部特征，data.iloc[:,-1]为数据集中的标签列，train_size参数表示训练集所占的比例，random_state参数为随机种子，设置相同的种子可以保证每次划分的结果相同。

以占比方式划分数据集

下面是一个以占比方式划分数据集的示例，其中20%的数据集被划分为测试集，80%的数据集用于训练集：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 划分数据集
train_data, test_data, train_label, test_label = train_test_split(data.iloc[:,:-1], 
                                                                  data.iloc[:,-1], 
                                                                  test_size=0.2, 
                                                                  random_state=0)

以上代码中，test_size为测试集所占的比例，其余参数与以样本个数划分数据集的示例相同。

划分后得到的四个数据集对象可以被用来训练模型和测试模型的准确性。待模型训练完成后，我们可以将测试集输入提交到模型中，预测对应的输出，进行模型的准确性评估。

以上就是Python实现数据集划分（训练集和测试集）的完整攻略。