如何从单独的数据帧中指定训练集和测试集？

从单独的数据帧中指定训练集和测试集的方法有多种，以下是其中两种常用的方法：

1. 随机划分法（Random Splitting）： 随机划分法是将数据集随机划分为训练集和测试集的方法。可以通过设置一个随机种子来确保每次划分的结果一致。一般来说，常用的划分比例是将数据集的70%~80%作为训练集，剩余的20%~30%作为测试集。在Python中，可以使用scikit-learn库的train_test_split函数来实现随机划分，具体代码如下：
2. 随机划分法（Random Splitting）： 随机划分法是将数据集随机划分为训练集和测试集的方法。可以通过设置一个随机种子来确保每次划分的结果一致。一般来说，常用的划分比例是将数据集的70%~80%作为训练集，剩余的20%~30%作为测试集。在Python中，可以使用scikit-learn库的train_test_split函数来实现随机划分，具体代码如下：
3. 其中，X是特征数据，y是目标数据，test_size表示测试集的比例，random_state是随机种子。
4. 时间序列划分法（Time Series Splitting）： 时间序列划分法是针对时间序列数据的一种划分方法。在时间序列数据中，数据的顺序对模型的训练和测试有较大的影响，因此不能简单地使用随机划分法。常用的时间序列划分方法是按照时间顺序将数据集划分为训练集和测试集，可以根据时间的先后顺序将数据集的前80%~90%作为训练集，剩余的10%~20%作为测试集。在Python中，可以使用scikit-learn库的TimeSeriesSplit函数来实现时间序列划分，具体代码如下：
5. 时间序列划分法（Time Series Splitting）： 时间序列划分法是针对时间序列数据的一种划分方法。在时间序列数据中，数据的顺序对模型的训练和测试有较大的影响，因此不能简单地使用随机划分法。常用的时间序列划分方法是按照时间顺序将数据集划分为训练集和测试集，可以根据时间的先后顺序将数据集的前80%~90%作为训练集，剩余的10%~20%作为测试集。在Python中，可以使用scikit-learn库的TimeSeriesSplit函数来实现时间序列划分，具体代码如下：
6. 其中，X是特征数据，y是目标数据，n_splits表示划分的份数。

以上是两种常用的从单独的数据帧中指定训练集和测试集的方法。根据具体的数据特点和需求，选择合适的划分方法可以提高模型的训练效果和测试准确性。

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