1.首先进行x和y分割
numpy里的split作用是分割列表
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x , y = np.split(data, (4,), axis=1)
#data是要分割的数组，一定是array类型的，如果是list要用numpy的方法转成array
#第二项如果为整数，就是平均分割成几份，如果为（4，）就是分割位置为第四列及以前为一组，以后为另一组
#根据行或者列分割数组（axis=0是行，=1是列）
2.筛选x的某些列
因为我们并不一定是所有列都要，所以可能这里会舍弃一些列，通过以下方式选择需要的行或列
#连续的
x = x[:,1:2]
#选择所有行与1-2列 （左开右闭，所以只有第二列）
#选择某一些间断的
x = x[:,[1,2]]
#选择第二和第三列（因为这里下标是从0开始）
3.分割测试集和训练集
1.调入sklearn.model_selection中的方法train_test_split
from sklearn.model_selection import train_test_split
2.使用这个方法分割
X_train,X_test, y_train, y_test =train_test_split(x,y,test_size, random_state)
#test_size在0-1之间，为测试集在全部样品中的比例，如果为整数，则为测试集的数目
#random_state为随机数种子
注：random_state作用是让每次的随机方式一样，这样的话每次做实验都能得到一样的结果，从而方便我们调超参数，不然每次训练的效果都不一样，没法调参的时候看调参的效果
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