将读取的数据分为测试数据和训练数据

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#将读取数据分为测试和训练 #python

本文提供了一个简单直观的方法来划分读取的数据集，通过使用Python的sklearn库中的cross_validation模块，演示了如何将数据集划分为训练集和测试集，比例为80%用于训练，20%用于测试。此教程适用于初学者，旨在帮助理解和实践数据集划分的基本概念。

网上找了好多页没有找到如何把数据分开的代码，我今天给大家写一个比较简单的把读取的数据分开的方法

#encoding：utf-8

#从sklearn包中导入cross_balidation包
from sklearn import cross_validation 

X_train, X_test,Y_train, Y_test = cross_validation.train_test_split(X1_scaled,Y1_scaled,test_size=0.2, random_state=0) 
#将数据分为训练的X_train, Y_train, 训练的X_test, X_train.
#X1_scaled,是读取数据的X的值，Y1_scaled是读取数据的Y值#test_siza = 0.2是把20%给测试，80%给训练。
这是一个非常简单的讲读取的数据分开的方法，希望对大家有用
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