请用R构建一个数据集划分

可以使用R中的caret包来进行数据集划分。以下是一个示例代码：

library(caret)

# 加载数据集
data(iris)

# 创建训练集和测试集
set.seed(123)
trainIndex <- createDataPartition(iris$Species, p = 0.7, list = FALSE)
train <- iris[trainIndex, ]
test <- iris[-trainIndex, ]

在上面的代码中，我们首先加载了R中内置的iris数据集。然后，我们使用createDataPartition函数来将数据集分为训练集和测试集。该函数的第一个参数是要划分的数据集的响应变量（即标签），第二个参数p表示训练集所占的比例，第三个参数list表示是否将结果作为列表返回。最后，我们将训练集和测试集保存到train和test变量中。