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 pdimport numpy as npdf_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
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
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