使用Python怎么实现一个分割训练集和测试集？针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

数据集介绍

使用数据集Wine，来自UCI  。包括178条样本，13个特征。

import pandas as pd
import numpy as np

df_wine = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine/wine.data', header=None)
df_wine.columns = ['Class label', 'Alcohol',
              'Malic acid', 'Ash',
              'Alcalinity of ash', 'Magnesium',
              'Total phenols', 'Flavanoids',
              'Nonflavanoid phenols',
              'Proanthocyanins',
              'Color intensity', 'Hue',
              'OD280/OD315 of diluted wines',
              'Proline']

分割训练集和测试集

随机分割

分为训练集和测试集

方法：使用scikit-learn中model_selection子模块的train_test_split函数

from sklearn.model_selection import train_test_split

X, y = df_wine.ix[:, 1:].values, df_wine.ix[:, 0].values
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=0)#随机选择25%作为测试集，剩余作为训练集

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