用 Python 实现数据集的分割，将数据集分为训练集和测试集
在机器学习中，数据集的分割是非常重要的，常见的方法是将数据集分为训练集和测试集。本文将介绍如何使用 Python 中的 Sklearn 实现数据集分割。
首先，我们需要导入 Sklearn 库，并加载数据集，这里我们以鸢尾花数据集为例：
from sklearn import datasetsiris = datasets.load_iris()X = iris.datay = iris.target然后，我们可以使用 Sklearn 中的 train_test_split 函数将数据集分成训练集和测试集。其中，参数 test_size 表示测试集所占比例，random_state 表示随机种子，可以保证每次划分的结果相同。
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