本教程详细介绍了如何利用Python的Pandas库高效地将数据集划分为训练集与测试集，助力机器学习模型开发。
1. 使用model_select子模块中的train_test_split函数进行数据划分：使用Kaggle上的Titanic数据集随机划分方法。
导入pandas和sklearn的model_select模块：
```python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 读取数据
data = pd.read_csv(.../titanic_dataset/train.csv)
# 将特征划分到X中，标签划分到Y中
x = data.iloc[:, 2:]
y = data.label_column
```
注意：原文中的y=data.l可能是输入错误或未完成的代码片段。这里假设需要从data数据集中提取一个名为label_column的目标变量列名（实际使用时请替换为正确的标签名称）。
5星
