建立兩個留出集
你最近為老闆建立了一個用來預測井字棋（Tic-Tac-Toe）勝負的簡單隨機森林模型，且依她的要求，沒有做任何參數調整。不幸的是，整體模型的正確率未達她的標準。這次她要你把重點放在模型效能上。
在你開始測試不同的模型與參數組合之前，需要先把資料分成訓練集、驗證集與測試集。記住，在將資料先切成訓練集與測試集之後，驗證集是再從訓練集切分而來。
X 與 y 資料集已為你載入，供你使用。
本練習屬於課程
Python 的模型驗證
練習說明
- 建立暫存資料集與測試資料集（
X_test、y_test）。測試資料集請使用整體資料的 20%。 - 使用暫存資料集（
X_temp、y_temp）建立訓練（X_train、y_train）與驗證（X_val、y_val）資料集。 - 驗證資料集請使用「暫存資料」的 25%。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Create temporary training and final testing datasets
X_temp, ____, y_temp, ____ =\
train_test_split(X, y, ____=____, random_state=1111)
# Create the final training and validation datasets
____, ____, ____, ____ =\
train_test_split(X_temp, y_temp, ____=____, random_state=1111)