基于python将特定的数据集文件分为训练集和测试集，然后对其进行训练和测试，最终预测出它的非线性回归曲线且使用sklearn，并通过图标展示出来

好的，针对您的问题，我可以给您提供以下思路：

1. 导入需要的库，比如pandas、numpy、sklearn等。

2. 加载数据集文件，可以使用pandas库中的read_csv或read_excel函数。

3. 对数据集进行预处理，比如进行标准化、归一化等操作，以及将数据集分为训练集和测试集。

4. 使用sklearn库中的非线性回归模型进行训练，比如PolynomialRegression、SVR等。

5. 对训练后的模型进行测试，并计算出预测值与实际值之间的误差。

6. 将预测值与实际值在图表中展示出来，可以使用matplotlib库中的plot函数进行绘制。

下面是一份示例代码，仅供参考：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.svm import SVR
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据集文件
data = pd.read_csv('dataset.csv')

# 对数据集进行预处理
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)

# 使用sklearn中的非线性回归模型进行训练
model1 = make_pipeline(PolynomialFeatures(2), LinearRegression())
model2 = SVR(kernel='rbf')
model1.fit(X_train, y_train)
model2.fit(X_train, y_train)

# 对训练后的模型进行测试
y_pred1 = model1.predict(X_test)
y_pred2 = model2.predict(X_test)
mse1 = np.mean((y_pred1 - y_test) ** 2)
mse2 = np.mean((y_pred2 - y_test) ** 2)
print('MSE1:', mse1)
print('MSE2:', mse2)

# 将预测值与实际值在图表中展示出来
plt.scatter(X_test, y_test, color='black')
plt.plot(X_test, y_pred1, color='blue', linewidth=3)
plt.plot(X_test, y_pred2, color='red', linewidth=3)
plt.xticks(())
plt.yticks(())
plt.show()

在这个示例中，我们使用了一个二次多项式回归模型和一个径向基核支持向量回归模型进行训练和测试，并将预测值和实际值的关系展示在了图表中。您可以根据自己的需求修改代码中的模型和参数，以达到更好的效果。