tidymodels能够实现数据分割吗

是的，tidymodels 集合中的 rsample 包提供了数据分割的功能，可以用于创建训练集和测试集。这在模型开发过程中非常重要，因为它允许你使用一部分数据作为训练集来训练模型，然后使用剩余的数据作为测试集来评估模型的性能。

rsample 包中有几个函数可以用来进行数据分割，其中最常用的两个是 initial_split 和 training/testing 对象，如下所示：

library(rsample)

# 使用initial_split函数分割数据
split <- initial_split(iris, prop = 0.75)

# 获取训练集
iris_train <- training(split)

# 获取测试集
iris_test <- testing(split)

在这个例子中，iris 是R中自带的一个数据集，prop = 0.75 参数指定了训练集占原始数据集的比例，这里是75%。initial_split 函数返回一个 initial_split 对象，你可以用它来获取训练集和测试集。

除了简单的分割，rsample 还支持更复杂的重采样方法，如交叉验证（cross-validation）和bootstrapping。例如，你可以使用 vfold_cv 函数来进行交叉验证分割：

# 交叉验证分割
cv_split <- vfold_cv(iris, v = 5)

# 使用某个交叉验证子集作为训练集
iris_train_cv <- training(cv_split[[1]])

# 使用某个交叉验证子集作为测试集
iris_test_cv <- testing(cv_split[[1]])

在这个例子中，vfold_cv 函数将数据分割成5个大小相等的折（folds），并且 cv_split 是一个列表，包含了每个折的训练集和测试集。通过索引 [[1]]，我们可以选择第一个折来进行训练和测试。

tidymodels 集合提供了一系列现代化的、整洁的工具，用于数据科学和统计建模，其中包括数据分割、模型训练、模型评估和模型导出等多个方面。