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2018-10-22 閱讀量: 2036
機器學習中訓練集，驗證集，測試集比例配比

當數(shù)據(jù)量比較小時，可以使用 7 ：3 訓練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)
(西瓜書中描述 常見的做法是將大約 2/3 ~ 4/5 的樣本數(shù)據(jù)用于訓練，剩余樣本用于測試）
或者 6： 2 : 2 訓練數(shù)據(jù)，驗證數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)

當數(shù)據(jù)量非常大時，可以使用 98 : 1 : 1 訓練數(shù)據(jù)，驗證數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)

傳統(tǒng)機器學習階段（數(shù)據(jù)集在萬這個數(shù)量級），一般分配比例為6：2：2

而大數(shù)據(jù)時代，這個比例就不太適用了。因為百萬級的數(shù)據(jù)集，即使拿1%的數(shù)據(jù)做test也有一萬之多，已經(jīng)足夠了?？梢阅歉嗟臄?shù)據(jù)做訓練。因此常見的比例可以達到98：1：1 ，甚至可以達到99.5：0.4：0.1等。

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