数据集划分
- 一般是0.75划分成训练集，0.25划分成测试集
- 数据集划分API：sklearn.model_selection.train_test_split(test_size=0.25)
sklearn流行数据集
sklearn.databases.load_* 获取小规模数据集，数据包含在databases里
databases.fetch_* 获取大规模数据集
获取燕尾花的数据集，打印一些基本信息
获取二十年的新闻数据集打印一些基本信息
转化器于估计器
*转化器就是特征工程中的fit_transform
*估计器激素hi首先了一类算法的API
估计器流程：
1.调用fit（x_train,y_train）训练
2.输入测试集
y_predict=predict(x_test）
预测准确率score（x_test,y_test）