从pmdarima.model_selection导入train_test_split不起作用

是因为pmdarima库中没有名为train_test_split的模块或函数。train_test_split通常用于将数据集划分为训练集和测试集，以便进行模型训练和评估。如果你想在云计算领域中进行相关操作，可以考虑使用其他常用的机器学习或数据处理库，如scikit-learn或pandas。

在云计算领域，数据集的划分常用于训练和验证机器学习模型，以及评估模型的性能。通过将数据集划分为训练集和测试集，可以在训练集上训练模型，并在测试集上评估模型的预测能力。这有助于检测模型是否过拟合或欠拟合，并进行模型参数调整。

对于数据集划分，常见的方法是随机划分或按时间顺序划分。随机划分将数据集随机分成训练集和测试集，通常按照一定的比例划分，如70%的数据用于训练，30%的数据用于测试。按时间顺序划分则根据时间先后将数据集划分为训练集和测试集，通常将较早的数据用于训练，较新的数据用于测试。

在云计算领域，你可以使用腾讯云提供的各种产品和服务来进行数据处理、模型训练和部署。以下是一些相关产品和服务的介绍：

腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）：提供了丰富的机器学习算法和模型训练工具，可以帮助你进行数据集划分、模型训练和评估。
腾讯云数据处理服务（https://cloud.tencent.com/product/dps）：提供了数据处理和分析的各种工具和服务，包括数据清洗、转换、聚合等功能，可以帮助你准备和处理数据集。
腾讯云函数计算（https://cloud.tencent.com/product/scf）：提供了无服务器的计算服务，可以用于快速部署和运行机器学习模型，以及进行实时数据处理和预测。

请注意，以上提到的产品和服务仅作为示例，并非具体推荐。在实际应用中，你需要根据具体需求和场景选择适合的产品和服务。