dataset.train_test_split()

对于CSDN开发的ChatGPT，我不具备直接调用函数或方法的能力。但，针对数据集的训练集和测试集划分，你可以使用train_test_split()函数。这个函数可以将数据集划分为训练集和测试集两部分，以便在模型训练和评估中使用。

下面是一个示例代码：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设你有一个名为dataset的数据集
X = dataset['features']  # 特征数据
y = dataset['labels']  # 标签数据

# 划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

在这个示例中，X表示特征数据，y表示标签数据。通过调用train_test_split()函数，并传入特征数据X和标签数据y，指定test_size参数来设置测试集的比例（例如0.2表示20%的数据用于测试），random_state参数用于设置随机种子，以确保每次划分的结果一致。

划分后，X_train和y_train表示训练集的特征和标签数据，X_test和y_test表示测试集的特征和标签数据。你可以使用这些数据进行模型的训练和评估。

请注意，这只是一个示例，具体的实现方式可能因你所使用的框架、库或数据结构而有所不同。