1 训练和测试数据集的划分比例
数据集的划分比例为 train: val: test = 7: 2: 1；
2 数据随机选择（打乱）
使用sklearn中的train_test_split()函数；
经过测试train_test_split()函数在默认参数，（也就是不显式地设置random_state参数的情况下），
随机种子的初始化是一种真随机的初始化，
测试过程如下：
第一次测试，打开 Jupyter Lab，使用以下代码的结果如下：
之后，关闭浏览器，在终端中关闭 Jupyter Lab的进程；
第二次测试，打开 Jupyter Lab，测试结果如下：
两次测试，都是在不同的 Jupyter Lab的进程中进行的，而随机分割的生成的结果是不同的，
由此可见，train_test_split()函数在random_state使用默认值的情况下，是一种真随机的初始化；
