有人提出了一种将数据集划分为三组的方法。我想知道在这种情况下标签在哪里，或者如何设置标签。

train, validate, test = np.split(df.sample(frac=1), [int(.6*len(df)), int(.8*len(df))])

回答：

我将根据评论来回答这个问题：

使用这种划分方法：

train, validate, test = np.split(df.sample(frac=1), [int(.6*len(df)), int(.8*len(df))])

你会得到三个不同的对象，分别是从df中取的前60%的数据用于train，60%到80%之间的数据用于validate，以及80%到100%的数据用于test。标签包含在这些数据框中。

在train_test_split中，你传递两个对象，X和Y，它们很可能是从原始数据集中预先分离出来的，并返回四个对象，两个对应于训练集，两个对应于测试集。请记住：你首先将数据集分成自变量和解释/目标变量，然后将这两个对象再分成训练集和测试集。

使用np.split时，你采取了相反的步骤，你首先将数据集分成三个对象，train、validate和test，这些对象稍后需要分别再分成自变量（通常称为X）和目标变量（称为Y）。你进行的是相同的划分，只是顺序相反。

然而，请注意，通过为np.split传递索引，这意味着划分不是随机进行的，而使用train_test_split时，你会得到随机的训练和测试子集。另一方面，np.split提供了更多的灵活性，例如，如你的例子所示，可以创建超过两个子集。

希望这对你有帮助！