取得データは-iris、トレーニングセットとテストセットを分割
sklearn.datasets インポートload_iris ＃1。取得されたデータセット（IRIS） IRIS = load_iris（） ＃の印刷（ "IRISデータセット内容："、アイリス）＃データ、目標、TARGET_NAMEの 印刷（" トレーニングデータセットの形状：" 、IRIS .data.shape） 印刷（" 形状をターゲット：" 、iris.target.shape） 印刷（" ターゲット名：" 、iris.target_names） ＃セット2分割されたデータ から sklearn.model_selectionのインポート train_test_splitの＃のtest_size、train_size、 random_stat x_train、x_test、y_train、y_test = train_test_split（iris.data、iris.target、test_size = 0.25 ） 、印刷（" 训练の集のXY：" 、x_train.shape、y_train.shape） プリント（" 测试の集のXY："、x_test。形状、y_test.shape）
結果：
形状トレーニングデータセット（150、4 ） 目標形状（ 150 ） ターゲット名：[ ' setosa ' ' ベルシカラー' 'virginicaの' ] トレーニングセットXの -Y：（112、4）、（112 ） テストセットX -Y：（38、である）（38 4 ,.です）