完成训练集和测试集的划分

好的，训练集和测试集的划分是机器学习中非常重要的一步，它能够评估模型的性能和泛化能力。一般来说，我们会将数据集分成训练集和测试集两部分，其中训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。

下面是一个简单的划分数据集的例子：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设我们有一个包含样本数据和标签的数据集 X 和 y
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 这里的 test_size 表示测试集占总数据集的比例，random_state 表示随机种子，用于重现实验结果

在这个例子中，我们使用了 scikit-learn 库中的 `train_test_split` 函数，将数据集 X 和 y 分成了训练集和测试集，其中测试集占总数据集的 30%。

需要注意的是，在划分数据集时，我们还需要考虑到数据集的分布情况。如果数据集的分布不均匀，那么我们需要使用一些特殊的方法来划分数据集，例如分层采样。