人工智能Python导入训练集和测试集
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个分支，通过让计算机模拟人类智能的行为和思维过程，实现了一系列复杂的任务。在人工智能领域，机器学习（Machine Learning）是一种重要的技术，它可以让计算机从数据中学习，并通过模型进行预测和决策。
Python是一种易于学习和使用的编程语言，因其强大的数据处理和机器学习库而在人工智能领域广泛应用。本文将介绍如何使用Python导入训练集和测试集，为机器学习模型的训练和评估提供数据支持。
导入训练集和测试集的重要性
在机器学习中，我们通常将数据集分为训练集和测试集。训练集用于训练机器学习模型，而测试集用于评估模型的性能。导入训练集和测试集是机器学习模型构建的第一步，它们的准备和处理对模型的性能和效果至关重要。
导入训练集和测试集的过程包括从外部数据源读取数据、对数据进行预处理和特征工程等操作。Python提供了许多强大的库和工具，可以帮助我们高效地导入和处理数据集，如NumPy和Pandas等。
接下来，我们将以一个简单的示例来演示如何使用Python导入训练集和测试集。
示例代码
我们将使用一个经典的数据集，鸢尾花数据集（Iris dataset），来展示导入训练集和测试集的过程。这个数据集包含了150个样本，分为3个类别，每个样本有4个特征。
首先，我们需要安装必要的库：NumPy和Pandas。可以使用以下代码安装它们：
!pip install numpy pandas
然后，我们可以通过以下代码导入所需的库：
import numpy as np
import pandas as pd
接下来，我们将从外部数据源读取鸢尾花数据集。我将使用Pandas库中的read_csv函数来读取一个CSV文件。请确保你已经下载了鸢尾花数据集的CSV文件，并将其保存在当前工作目录下。以下是读取数据集的代码：
data = pd.read_csv('iris.csv')
导入数据集后，我们可以通过以下代码查看数据集的前几行：
print(data.head())
输出结果应类似于以下内容：
sepal_length sepal_width petal_length petal_width class
0 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
1 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
2 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
3 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
4 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
接下来，我们需要将数据集划分为训练集和测试集。一般来说，我们可以将数据集的80%用作训练集，20%用作测试集。以下是划分数据集的代码：
from sklearn.model_selection import train_test_split
X = data.drop('class', axis=1)
y = data['class']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
在上述代码中，我们首先将特征和标签分开，并使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。test_size参数用于指定测试集的比例，random_state参数用于指定随机种子，保证每次运行结果一
