1、使用train_test_split方法，将猫的数据集拆分成训练集和测试集。

以下是一个示例代码：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设猫的数据集保存在X和y中，其中X是特征向量，y是目标变量（即是否为猫的标签）
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# test_size参数指定测试集所占比例，random_state参数用于指定随机数种子，以便结果可重现

此时，X_train和y_train分别为训练集的特征向量和标签，X_test和y_test则为测试集的特征向量和标签。可以用这些数据来训练和评估机器学习模型。