train_size = int(len(dataset) * 0.80) test_size = len(dataset) - train_size train, test = dataset[0:train_size, :], dataset[train_size:len(dataset), :]

这段代码将 "dataset" 数组分割成了训练集和测试集，其中 80% 的数据作为训练集，剩余的 20% 的数据作为测试集。具体来说，它首先计算了训练集的大小，即将数据集长度乘以 0.8 并将结果转换为整数；然后计算了测试集的大小，即将数据集长度减去训练集的大小；最后使用 NumPy 的数组切片功能将原始数据集分割成训练集和测试集，并将结果保存到名为 "train" 和 "test" 的变量中。

这么做的目的是为了在模型训练和评估时使用不同的数据集。训练集用于训练模型的参数，测试集用于评估模型性能。通常需要将数据集随机打乱后再进行分割，以避免数据集中的任何特定模式对模型训练和评估产生影响。