学習用/テスト用の分割

Machine Learning モデルを客観的に評価するには、独立したデータでテストする必要があります。学習に使ったデータをそのまま使うことはできません。もちろん、そのデータに対しては（相対的に）良い性能が出てしまうからです。

ここではデータを次の2つに分割します。

学習用データ（モデルの学習に使用）
テスト用データ（モデルの評価に使用）

注意: ここからは flights データの小さなサブセットを使います。演習を素早く実行するためです。

flights データを 80:20 の比率でランダムに2分割してください。再現性のため、分割時の乱数シードは 43 に設定します。
学習用データに、元のデータのおよそ 80% のレコードが含まれていることを確認してください。