dataset.train_test_split(test_size=0.2)可以使用吗

当然可以，`dataset.train_test_split`通常是指Pandas库中的`train_test_split`函数，它是一个常用的数据集划分工具，特别是在数据分析和机器学习领域。如果你的数据存储在一个Pandas DataFrame `dataset`中，并且你想将其中的20%作为测试集，10%作为验证集，剩余的70%作为训练集，那么`test_size=0.2`就是合适的。

例如，在sklearn库中并没有直接提供类似`dataset`的接口，但你可以这样做：

from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd

# 假设df是你的Pandas DataFrame
if isinstance(df, pd.DataFrame):
    X = df.drop('target', axis=1)  # 假设'target'是目标列
    y = df['target']
    
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
    X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.1, random_state=42)

这里先将原始数据划分为训练集和测试集，然后从训练集中进一步划出验证集。`random_state`用于设置随机种子，使得结果在每次运行时都是一致的。