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python中什么是测试数据和训练数据
当数据量特别大的时候，有几千几万条，为了验证模型的好坏，取出一部分用于训练，另一部分用作测试。当模型训练好的时候，其必定是符合训练数据的分布，为了验证模型的泛化能力，就利用没有参与训练的测试集，放入模型计算出结果，和真实值比较，就可以看出回归模型预测得准不准了
从代码来看你这个做的是一个简单的线性回归模型，数据很简单就是研发成本对应产品质量，利用线性回归拟合一条直线，由于你的数据特别少只有8个点，所以完全没有必要区分训练数据和测试数据，尤其你设置测试集比例为0.1，其实就只有一条，用处不大，所以没有区分的必要
希望我的回答能帮助到你，祝你学习顺利
python怎么从一个文件中读取训练集
在读取文件之前，我们先创建一个文本文件resource.txt作为源文件。
resource.txt
my name is joker,
I am 18 years old,
How about you?
如何读取文件全部内容，我们编写到reader.py文件中。
reader.py
1 with open('resource.txt') as file_obj:2 content = file_obj.read()3 print(content)4
需要注意的是需要将resource.txt文件与read.py 放在同一目录下。
运行后的结果如下：
解释：open函数接收一个参数，此参数为将被读取内容的文件名，在调用之后返回表示这个文件的对象，Python将之存储在后面的变量（file_obj）中，关键字 with 在我们不再需要使用文件的时候将其关闭。
上面的代码中open() 函数中传入的是一个相对路径，相对路径会从当前文件（reader.py）所在文件夹下查找指定文件(resource.txt)，如果文件不在当前文件夹下，可以使用绝对路径。Linux系统绝对路径如：
/home/joker/dic这样的，Windows系统的绝对路径如：C:/pyhton_workspace/dic 这样的。
python svm 怎么训练模型
支持向量机SVM(Support Vector Machine)是有监督的分类预测模型，本篇文章使用机器学习库scikit-learn中的手写数字数据集介绍使用Python对SVM模型进行训练并对手写数字进行识别的过程。
准备工作
手写数字识别的原理是将数字的图片分割为8X8的灰度值矩阵，将这64个灰度值作为每个数字的训练集对模型进行训练。手写数字所对应的真实数字作为分类结果。在机器学习sklearn库中已经包含了不同数字的8X8灰度值矩阵，因此我们首先导入sklearn库自带的datasets数据集。然后是交叉验证库，SVM分类算法库，绘制图表库等。
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#导入自带数据集from sklearn import datasets#导入交叉验证库from sklearn import cross_validation#导入SVM分类算法库from sklearn import svm#导入图表库import matplotlib.pyplot as plt#生成预测结果准确率的混淆矩阵from sklearn import metrics
读取并查看数字矩阵
从sklearn库自带的datasets数据集中读取数字的8X8矩阵信息并赋值给digits。
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#读取自带数据集并赋值给digitsdigits = datasets.load_digits()
查看其中的数字9可以发现，手写的数字9以64个灰度值保存。从下面的8×8矩阵中很难看出这是数字9。
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#查看数据集中数字9的矩阵digits.data[9]
以灰度值的方式输出手写数字9的图像，可以看出个大概轮廓。这就是经过切割并以灰度保存的手写数字9。它所对应的64个灰度值就是模型的训练集，而真实的数字9是目标分类。我们的模型所要做的就是在已知64个灰度值与每个数字对应关系的情况下，通过对模型进行训练来对新的手写数字对应的真实数字进行分类。
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#绘制图表查看数据集中数字9的图像plt.imshow(digits.images[9], cmap=plt.cm.gray_r, interpolation='nearest')plt.title('digits.target[9]')plt.show()
设置模型的特征X和预测目标Y
查看数据集中的分类目标，可以看到一共有10个分类，分布为0-9。我们将这个分类目标赋值给Y，作为模型的预测目标。
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#数据集中的目标分类digits.target
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#将数据集中的目标赋给YY=digits.target
手写数字的64个灰度值作为特征赋值给X，这里需要说明的是64个灰度值是以8×8矩阵的形式保持的，因此我们需要使用reshape函数重新调整矩阵的行列数。这里也就是将8×8的两维数据转换为64×1的一维数据。
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#使用reshape函数对矩阵进行转换，并赋值给Xn_samples = len(digits.images)X = digits.images.reshape((n_samples, 64))
查看特征值X和预测目标Y的行数，共有1797行，也就是说数据集中共有1797个手写数字的图像，64列是经过我们转化后的灰度值。
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#查看X和Y的行数X.shape,Y.shape
将数据分割为训练集和测试集
将1797个手写数字的灰度值采用随机抽样的方法分割为训练集和测试集，其中训练集为60%，测试集为40%。
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#随机抽取生成训练集和测试集，其中训练集的比例为60%，测试集40%X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(X, Y, test_size=0.4, random_state=0)
查看分割后的测试集数据，共有1078条数据。这些数据将用来训练SVM模型。
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#查看训练集的行数X_train.shape,y_train.shape
对SVM模型进行训练
将训练集数据X_train和y_train代入到SVM模型中，对模型进行训练。下面是具体的代码和结果。
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#生成SVM分类模型clf = svm.SVC(gamma=0.001)
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#使用训练集对svm分类模型进行训练clf.fit(X_train, y_train)
使用测试集测对模型进行测试
使用测试集数据X_test和y_test对训练后的SVM模型进行检验，模型对手写数字分类的准确率为99.3%。这是非常高的准确率。那么是否真的这么靠谱吗？下面我们来单独测试下。
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#使用测试集衡量分类模型准确率clf.score(X_test, y_test)
我们使用测试集的特征X，也就是每个手写数字的64个灰度值代入到模型中，让SVM模型进行分类。
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#对测试集数据进行预测predicted=clf.predict(X_test)
然后查看前20个手写数字的分类结果，也就是手写数字所对应的真实数字。下面是具体的分类结果。
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#查看前20个测试集的预测结果predicted[:20]
再查看训练集中前20个分类结果，也就是真实数字的情况，并将之前的分类结果与测试集的真实结果进行对比。
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#查看测试集中的真实结果expected=y_test
以下是测试集中前20个真实数字的结果，与前面SVM模型的分类结果对比，前20个结果是一致的。
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#查看测试集中前20个真实结果expected[:20]
使用混淆矩阵来看下SVM模型对所有测试集数据的预测与真实结果的准确率情况，下面是一个10X10的矩阵，左上角第一行第一个数字60表示实际为0，SVM模型也预测为0的个数，第一行第二个数字表示实际为0，SVM模型预测为1的数字。第二行第二个数字73表示实际为1，SVM模型也预测为1的个数。
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#生成准确率的混淆矩阵(Confusion matrix)metrics.confusion_matrix(expected, predicted)
从混淆矩阵中可以看到，大部分的数字SVM的分类和预测都是正确的，但也有个别的数字分类错误，例如真实的数字2，SVM模型有一次错误的分类为1，还有一次错误分类为7。
python机器学习训练的数据存在mysql可以吗
当然可以了, mysql是一种很常用的数据存储的工具, 当你需要使用这些训练数据时, 只需要通过python的mysql的包连接到数据库, 执行查询sql,将数据导入到python的变量就可以拿来用, 十分方便.如果不知道怎么用python读写mysql数据库, 请追问.
