在Split中按类别进行“拆分”

是指将数据集按照不同的类别或标签进行分割或划分的操作。这种拆分可以用于训练和测试机器学习模型，评估模型性能以及进行数据分析等任务。

拆分数据集的常见方法有以下几种：

1. 随机拆分：将数据集随机划分为训练集和测试集。通常可以按照一定的比例（如70%训练集，30%测试集）进行划分。这种方法简单快捷，适用于大多数情况。
2. 分层拆分：根据数据集中的类别或标签进行拆分，保证训练集和测试集中各类别的样本比例相似。这种方法适用于类别不平衡的情况，可以更好地评估模型在各个类别上的性能。
3. 时间序列拆分：对于时间序列数据，按照时间顺序将数据集划分为训练集和测试集。通常可以选择最新的一部分数据作为测试集，其余部分作为训练集。这种方法适用于需要考虑时间因素的任务，如股票预测、天气预测等。
4. 交叉验证：将数据集划分为多个子集，每次使用其中一部分作为测试集，其余部分作为训练集，多次进行模型训练和评估。常见的交叉验证方法有k折交叉验证和留一交叉验证。这种方法可以更充分地利用数据集，减少模型性能评估的偏差。

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