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数据集的划分方法

作者：云创智学|发布时间：2021-12-16 10:23:33.0|来源：云创智学

数据集的划分方法：

机器学习需要大量的数据样本、这些样本即为数据集、针对特定领域解决某个问题，就需要特定领域的数据（自建，公开数据集、伪数据集）。

划分方法：训练集、开发集和测试集。具体方法：留出法，交叉验证法。

根据经验,数据集的划分在小的数据集上采用70/30或者60/20/20法则。但是数据集很大比如有100万的时候，98/1/1会更加合理。一般来讲要让验证和测试能反映真实的使用场景。

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