【sklearn 数据集】

- 数据集的划分：将数据集划分为训练集（建立模型）和测试集（评估模型）

- sklearn数据集划分API：sklearn.model_selection.train_test_split

--sklearn.datasets：加载获取流行数据集

1. datasets.load_*()：获取小规模数据集，数据包含在datasets中

2. datasets.fetch_*(data_home=None)：获取大规模数据集

--获取数据集返回的类型为datasets.base.Bunch（字典格式）

---data：特征数据数组，是 [n_samples*n_features] 的二维 numpy.ndarray 数组

---target：标签数组

---DESCR：数据描述

---feature_names：特征名

---target_names：标签名

# 数据的划分和介绍

## 1、sklearn 数据集

### 数据集划分

- 训练集 占大多数 70% 80% 75% 构建模型

- 测试集  30% 20% 25% 用于评估模型是否有效

sklearn.model_selection.train_test_split