今回は意外に語られていない（？）テストデータの分割についてのメモです。
「特徴量エンジニアリングは終わりがないし、初心者なのでとりあえずモデルに入れてみたい！」
とは思うものの、モデルにどうやって入れれば良いかがわかりませんでした。
どのタイミングでするの？
どういうわけ方するの？
みたいなところが最初はさっぱりでして。。
そこで参考記事を漁ってみたところ、以下の記事が見やすかったので参考にしていました。
https://pythondatascience.plavox.info/scikit-learn/トレーニングデータとテストデータ(https://pythondatascience.plavox.info/scikit-learn/%E3%83%88%E3%83%AC%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%81%A8%E3%83%86%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF)
これによると、テストデータ/訓練データの分割手順としては
１データセットを説明変数Xと目的変数Yに分割（ここでdf_xとdf_yができる）
２さらにトレーニングデータ、テストデータに分割（**x_train, x_test, y_train, y_testができる）
というのを踏む感じ。
１では列の分割が必要になり（参考https://pythondatascience.plavox.info/pandas/行・列の抽出(https://pythondatascience.plavox.info/pandas/%E8%A1%8C%E3%83%BB%E5%88%97%E3%81%AE%E6%8A%BD%E5%87%BA)）
２ではランダムに分ける技術が必要になります（参考https://pythondatascience.plavox.info/scikit-learn/トレーニングデータとテストデータ(https://pythondatascience.plavox.info/scikit-learn/%E3%83%88%E3%83%AC%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%81%A8%E3%83%86%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF)）
