简单回归分析70%训练/30%测试集拆分操作时机咨询

数据集拆分必须在导入数据之后执行，不存在导入前拆分的可行操作逻辑，核心原因如下：

• 拆分操作的前提是获取到完整的原始数据集样本，你需要先把数据集完整导入到运行环境中，才能基于全量样本做随机抽样，保证训练集、测试集的分布和原始数据集一致，避免后续拟合的线性回归模型出现严重的泛化偏差。
• 若在导入前手动拆分原始数据文件，你无法精准控制拆分比例，也很难保证两个子集的特征、标签分布和全量数据集匹配，会直接导致最终的模型评估结果不可信。

常规简单线性分析的标准执行顺序 #

1. 导入分析依赖的工具库（Python场景下常用pandas做数据读取、scikit-learn做数据集拆分和模型拟合）
2. 读取全量原始数据集并导入到运行环境
3. 完成基础数据预处理：清理缺失值、异常值，确认自变量、因变量的取值符合分析要求
4. 执行数据集拆分：调用拆分接口时指定test_size=0.3即可得到30%测试集、70%训练集的拆分结果，比如scikit-learn提供的train_test_split()方法可直接实现该需求
5. 仅使用训练集数据拟合线性回归线
6. 调用测试集验证模型的预测效果

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Madeeha Hashmi