可以使用train_test_split函數(shù)來分割數(shù)據(jù)集為訓(xùn)練集和測試集。具體操作如下：
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
其中，X為特征數(shù)據(jù)集，y為標簽數(shù)據(jù)集，test_size為測試集所占比例（通常取0.2表示20%的數(shù)據(jù)作為測試集），random_state為隨機種子，可以保證每次運行時劃分的訓(xùn)練集和測試集是一樣的。分割后，X_train和y_train為訓(xùn)練集的特征和標簽，X_test和y_test為測試集的特征和標簽。
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