把训练集分成两部分，一大部分作为训练数据，另一部分作为测试数据，这样可以发现模型是否合理，然后进行修改。
用鸢尾花数据集（iris）和Anaconda进行演示操作。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
x = iris.data
y = iris.target
x.shape
————>（150,4）
y.shape
————>（150，）
train_set_split （如何将数据集分块？）
首先看一下鸢尾花数据集的标签集：
可以发现数据分布非常有规律，如果用这个数据进行训练，比如取前100个进行训练，后50个进行测试，这样测试数据只有2没有0和1，这样是不合理的。
shuffle_indexes = np.random.permutation(len(x)) //这个函数可以对传入的数据进行乱序，返回的是索引
test_ratio = 0.2
test_size = int(len(x) * test_ratio)
//150*0.2，取了30个样本作为测试数据
test_indexes = shuffle_indexes[:test_size] //取了前30个作为测试样本
train_indexes = shuffle_indexes[test_size:] //后120个作为训练样本
X_train = X[train_indexes]
y_train = y[train_indexes]
X_teats = X[test_indexes]
y_tests = y[test_indexes]
也可以直接调用sklearn中的train_test_split
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=666) //test_size相当于test_ratio，不设置的话默认为0.2