该文使用R语言进行数据预处理，通过set.seed固定随机种子确保可重复性，然后使用read.csv导入CSV数据。接着，抽样70%的数据作为训练集（modeling），其余为验证集（text），最后将这两部分数据导出为新的CSV文件。
set.seed(1)
data<-read.csv("C:/Users/star/Desktop/pr1.csv")#读取数据
train.rows <- sample(rownames(data), dim(data)[1]*0.7)#从全部数据中抽70%
modeling <- data[train.rows, ]#将抽取的数据命名为modeling
valid.rows <- setdiff(rownames(data), train.rows)#setdiff取剩下的全部
text<- data[valid.rows, ]
write.csv(modeling,"C:/Users/star/Desktop/modeling_4.csv")#输出为csv文件
write.csv(text,"C:/Users/star/Desktop/text_4.csv")
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