Python中的训练集和测试集划分
在机器学习和数据分析中，我们经常需要将数据集划分为训练集和测试集。训练集用于训练模型，而测试集用于评估模型的性能。Python提供了一些库和函数，可以非常方便地完成这个任务。本文将介绍如何使用Python划分训练集和测试集，并提供一些示例代码。
方法一：手动划分训练集和测试集
最简单直接的方法是手动划分训练集和测试集。我们可以使用Python的列表切片技术来实现。假设我们有一个包含100个样本的数据集，我们可以将其划分为训练集和测试集。例如，我们可以将前80%的样本作为训练集，后20%的样本作为测试集。
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] # 假设我们有一个包含10个样本的数据集
train_data = data[:8] # 划分前80%的样本作为训练集
test_data = data[8:] # 划分后20%的样本作为测试集
print("训练集:", train_data)
print("测试集:", test_data)
上述代码中，我们使用列表切片将数据集划分为训练集和测试集，并打印出划分后的结果。
方法二：使用sklearn库划分训练集和测试集
除了手动划分，我们还可以使用Python的sklearn库中的train_test_split函数来划分训练集和测试集。train_test_split函数提供了更灵活的选项，例如可以指定划分的比例、随机种子等。
首先，我们需要安装sklearn库。可以使用以下命令进行安装：
pip install -U scikit-learn
然后，我们可以使用以下代码来划分训练集和测试集：
from sklearn.model_selection import train_test_split
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] # 假设我们有一个包含10个样本的数据集
train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.2, random_state=42)
print("训练集:", train_data)
print("测试集:", test_data)
上述代码中，我们使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集，并打印出划分后的结果。test_size=0.2表示将20%的样本作为测试集，random_state=42表示随机种子，保证每次运行代码时划分的结果相同。
类图
下面是一个简单的类图，展示了训练集和测试集的关系：
classDiagram
class 训练集
class 测试集
class 数据集
数据集 <|-- 训练集
数据集 <|-- 测试集
甘特图
下面是一个示例甘特图，展示了划分训练集和测试集的过程：
gantt
dateFormat YYYY-MM-DD
title 划分训练集和测试集
section 数据处理
数据集准备 : 2022-01-01, 2d
训练集划分 : 2022-01-03, 1d
测试集划分 : 2022-01-04, 1d
section 模型训练
模型训练 : 2022-01-05, 3d
section 模型评估
模型评估 : 2022-01-08, 2d
上述甘特图中，展示了数据处理、模型训练和模型评估的过程。
总结起来，Python提供了多种方法来划分训练集和测试集。我们可以使用简单的列表切片技术
