使用BP神经网络算法需要将原始数据划分为训练集和测试集。训练集用于训练神经网络模型，测试集用于评估模型的性能和精度。那这个原始的数据应该有什么内容

原始数据应该包含输入特征和对应的输出标签，用于训练和测试神经网络模型。输入特征可以是任何能够描述数据的量化信息，如数字、图像、声音等等。而输出标签则是对应于输入特征的类别、值或者其他预测结果。在划分训练集和测试集时，应该采用随机抽样的方法，以确保模型对数据的泛化能力和预测性能。