在已有数据集的情况下怎样将数据集分为训练集和测试集并且怎么训练模型

将数据集分为训练集和测试集的常用方法是随机抽取一部分数据作为测试集，剩余数据作为训练集。可以使用 sklearn 中的 train_test_split 函数来实现。训练模型的方法有很多种，比如线性回归、决策树、神经网络等，可以根据具体情况选择合适的模型进行训练。在训练模型时，可以使用交叉验证等方法来评估模型的性能，以便进行调参和优化。