机器学习1

from sklearn.model_selection import train_test_split #导入划分数据集的库

x,y = np.split(iris_data, (4,), axis = 1)  
x_train, x_test, y_train,y_test = train_test_split(x,y,test_size = 0.3,random_state = 0)

数据集划分的步骤通常是相似的，但可能会因具体任务和数据集的特点而有所不同。一般来说，数据集划分的步骤包括以下几个关键部分：

1. 分离特征和目标变量：首先需要将原始数据集分解为特征矩阵（通常用 x表示）和目标变量向量（通常用 y 表示）。

2. 使用库或函数进行划分：使用类似 scikit-learn 中的 train_test_split 函数或其他库提供的数据集划分函数，将特征矩阵和目标变量划分为训练集和测试集。

3. 指定划分比例和随机种子：通常需要指定测试集的比例（例如 test_size=0.3 表示将 30% 的数据分配给测试集），以及可选的随机种子（例如 random_state=0）来确保每次划分的结果都是相同的。

4. iris_data：原始的数据集，假设是一个包含特征和目标变量的数据集。
   (4,)：这个是分割点的位置。在这里，(4,) 表示我们要在第 4 列进行分割。这意味着前 4 列将被视为特征，而之后的列将被视为目标变量。
   axis = 1：表示按列进行分割。
   所以，这行代码的作用是将 iris_data 分割成两部分：前 4 列作为特征（通常是输入 X），之后的列作为目标变量（通常是输出 y）。