基于python将特定的数据集文件分为训练集和测试集，然后对其进行训练和测试，最终预测出它的非线性回归曲线且使用sklearn

好的，这是一个关于数据处理和机器学习的问题。我来简单介绍一下。

首先，你需要导入`pandas`库来处理数据集文件。可以使用`read_csv()`函数来读入数据集，然后将其分成训练集和测试集。你可以使用`train_test_split()`函数来实现数据集的分割。

接下来，你可以使用`sklearn`库中的`SVR`来实现非线性回归。可以先用`fit()`函数将训练集拟合成模型，再用`predict()`函数来预测测试集的结果。

下面是一个简单的示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVR

# 读入数据集
data = pd.read_csv('your_dataset.csv')

# 将数据集分割成训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop('target', axis=1), data['target'], test_size=0.2, random_state=42)

# 建立SVR模型
model = SVR(kernel='rbf')

# 将训练集拟合成模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = model.predict(X_test)

希望这个简单的代码示例能够帮助到你。