数据集划分

from  sklearn.datasets import  load_iris ,fetch_20newsgroups
from  sklearn.model_selection import train_test_split

#1数据集获取
#1.1 小数据集获取
iris = load_iris()

#1.2 大数据集获取
# news = fetch_20newsgroups()

#2 数据集属性描述

#3 数据集可视化

#4 数据集划分
x_train, x_test, y_train, y_test =train_test_split(iris.data, iris.target ,test_size=0.2, random_state=22)
print("训练集的特征值是：\n",x_train)
print("训练集的目标值是：\n",y_train)
print("测试集的特征值是：\n",x_test)
print("测试集的特征值是：\n",y_test)

print("训练集的目标值的形状是：\n",y_train.shape)
print("测试集的目标值的形状是：\n",y_test.shape)

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