与えられたデータセットをテストデータセットとトレーニングデータセットに分割する。
機械学習において、データセットをテスト用とトレーニング用に分割することは一般的な手順です。しかし、このタスクを実行するためには、いくつかの詳細な情報が必要です。具体的には、テスト用とトレーニング用データセットのサイズや割合、データセットのタイプ、成層化の要件、そして分割に使用する特定の方法やライブラリに関する情報が求められます。これらの情報が提供されていないため、指示は漠然としています。

例えば、データセットのサイズや割合について指定がない場合、適切な分割ができません。また、データセットのタイプ（例えば、画像データやテキストデータ）によって、適切な分割方法やライブラリが異なることがあります。さらに、成層化（データセットをクラスごとに均等に分割すること）の要件がある場合、その方法も考慮する必要があります。

指示文を明確にするためには、以下のような情報を含めると良いでしょう：
1. テスト用とトレーニング用データセットのサイズまたは割合
2. データセットのタイプ（例：画像データ、テキストデータ、数値データ）
3. 成層化の要件（例：クラスごとに均等に分割する必要があるか）
4. 使用する分割方法やライブラリ（例：scikit-learn、pandasなど）

これらの詳細を提供いただければ、より具体的で効果的な指示となり、適切なデータ分割が可能になります。