在一个数据集中划分训练集和测试集。训练集有标签，测试集无标签

对于一个数据集，划分训练集和测试集是为了评估模型的性能和泛化能力。在这种情况下，训练集有标签，测试集无标签，意味着你有一些数据样本的标签，可以用来训练模型，而另一些数据样本没有标签，只能用来测试模型。

一种常用的方法是随机划分数据集，将数据集中的样本随机分配到训练集和测试集中。通常，训练集的比例会比测试集高，例如常见的划分比例是70%的数据用于训练，30%的数据用于测试。

在划分数据集时，需要确保训练集和测试集是相互独立且代表性的。可以使用随机种子来保证每次划分都是一致的。然后，使用训练集来训练模型，再使用测试集来评估模型在未见过数据上的表现。

请注意，测试集无标签意味着你不能用测试集来调整模型或进行超参数调优。测试集应该被保留下来，只在最后评估模型性能时使用。