我想在R编程中创建用户定义的函数，用于将数据拆分成训练和测试并返回样本，训练和测试来自该函数

在R编程中，可以使用用户定义的函数来将数据拆分成训练和测试样本，并返回这些样本。下面是一个示例函数的代码：

split_data <- function(data, split_ratio) {
  # 计算拆分的索引位置
  split_index <- round(split_ratio * nrow(data))
  
  # 随机打乱数据顺序
  shuffled_data <- data[sample(nrow(data)), ]
  
  # 拆分数据为训练和测试样本
  train_data <- shuffled_data[1:split_index, ]
  test_data <- shuffled_data[(split_index+1):nrow(data), ]
  
  # 返回训练和测试样本
  return(list(train = train_data, test = test_data))
}

这个函数接受两个参数：data是要拆分的数据集，split_ratio是拆分比例，表示训练样本所占的比例。函数首先计算拆分的索引位置，然后随机打乱数据顺序。接下来，根据拆分索引将数据拆分为训练和测试样本，并将它们存储在train_data和test_data变量中。最后，函数返回一个包含训练和测试样本的列表。

这个函数的应用场景是在机器学习和数据分析中，用于将数据集拆分为训练和测试样本，以便进行模型训练和评估。通过拆分数据集，可以在训练样本上训练模型，并在测试样本上评估模型的性能。

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