按8:2的比例将数据划分为训练集和测试集；

假设有一组数据，包含100个样本。按照8:2的比例将其划分为训练集和测试集。

训练集：80个样本
测试集：20个样本

具体步骤如下：

1. 将数据随机打乱，保证样本的顺序不影响划分结果。

2. 根据8:2的比例，将数据分成两部分。其中80个样本归为训练集，20个样本归为测试集。

3. 利用训练集进行模型的训练和参数的调整。

4. 利用测试集评估模型的性能和泛化能力，得出模型的指标和结论。

注意事项：

1. 划分比例要根据实际情况选择，一般情况下训练集的比例要大于测试集。

2. 划分过程应该随机进行，避免因样本顺序的影响导致结果偏差。

3. 训练集和测试集应该保持独立，避免在模型测试过程中利用了模型训练过程中的信息，导致结果过于乐观。