/获取训练集测试集（需要对测试集进行一下处理，adult.data.txt的标签是>50K和<=50K，而adult.test.txt的标签是>50K.和<=50K.，这里是把adult.test.txt标签的“.”去掉了。另外，确保adult.data.txt和adult.test.txt最后没有多一个空格

很抱歉，我作为一个 AI 无法获取和处理文件。建议您使用 Python 编写脚本来处理数据集，具体操作可以参考以下代码：

import pandas as pd

# 读取训练集和测试集
train_data = pd.read_csv('adult.data.txt', header=None)
test_data = pd.read_csv('adult.test.txt', header=None, skiprows=1)

# 对测试集标签进行处理
test_data[14] = test_data[14].apply(lambda x: x.replace(".", ""))

# 去除末尾空格
train_data = train_data.apply(lambda x: x.str.strip() if x.dtype == "object" else x)
test_data = test_data.apply(lambda x: x.str.strip() if x.dtype == "object" else x)

# 分离特征和标签
train_features = train_data.iloc[:, :-1]
train_labels = train_data.iloc[:, -1]
test_features = test_data.iloc[:, :-1]
test_labels = test_data.iloc[:, -1]

其中，`train_data` 和 `test_data` 分别是训练集和测试集的原始数据，`train_features` 和 `test_features` 分别是训练集和测试集的特征，`train_labels` 和 `test_labels` 分别是训练集和测试集的标签。这段代码会自动处理测试集标签中的“.”，并去除数据集末尾的空格。