我有一个数据集s，共有一万条数据，如何划分测试集和训练集

可以使用R中的caret包中的createDataPartition函数来实现训练集和测试集的划分。具体步骤如下：

加载caret包

library(caret)
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假设数据集名称为s，使用createDataPartition函数来进行训练集和测试集的划分，其中p参数指定测试集所占的比例，times参数指定划分的次数。

set.seed(123)
train_indexes <- createDataPartition(s$target_column, p = 0.7, times = 1)
train_data <- s[train_indexes$Resample1, ]
test_data <- s[-train_indexes$Resample1, ]
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这段代码将数据集s按照70%的比例划分为训练集和测试集，并将训练集和测试集分别存储在train_data和test_data中。其中set.seed(123)是为了设置随机数种子，保证每次运行代码得到的结果一致。
注意，如果你想要进行多次划分并且每次划分的结果不同，可以将times参数设置为大于1的值。另外，需要将target_column替换为数据集中实际的目标列的列名。