机器学习100天，今天讲的是：数据预处理之划分训练集。

在上一节，我们对类别特征进行了编码，X 和 y 已经变成了机器学习可以理解和处理的数据格式。

下面我们就要对数据集进行划分，划分成训练集和测试集。

在监督式机器学习中，我们一般使用训练集的数据来训练模型，然后把训练好的模型在测试集上进行测试，用测试集上的误差作为最终模型在现实场景中的泛化误差，即真实表现。

那么，对于已有的数据集，该如何划分呢？

一般遵循两个原则：

• 一是通常将数据集的80%作为训练集，20%作为测试集
• 二是采用随机采样的方式划分，避免样本的不均匀性造成模型性能变差

那么如何在程序中划分训练集和测试集呢？

很简单，在 spyder 中，我们直接导入 sklearn.model_selection 模块中的 train_test_split 函数，我们鼠标选中 train_test_split，看一下它的详细文档
可以看到，有几个重要的参数：

• arrays 表示输入的数组，即待划分的 X 和 y；
• test_size 表示测试集占的比例，一般是 0.2 或 0.3；
• random_state 表示随机数的种子，在需要重复试验的时候，保证得到一组一样的随机数。比如你每次都填 1，其他参数不变的情况下得到的随机数组是一样的。但不填，每次都会不一样。