小数据量时代(100 - 1000 - 10000条左右或更多):
一. 70%训练集 , 30%测试集
二. 60%训练集 , 20%交叉验证集 , 20%测试集
大数据量时代(1000000条左右):
一. 98%训练集 , 1%交叉验证集 , 1%测试集
二. 99.5%训练集 , 0.25%交叉验证集 , 0.25%测试集
三. 99.5%训练集 , 0.4%交叉验证集 , 0.1%测试集
转发自
本文探讨了从小数据量(100-10000条)到大数据量(1000000条)的数据集如何进行合理划分,包括训练集、交叉验证集和测试集的比例分配策略。
小数据量时代(100 - 1000 - 10000条左右或更多):
一. 70%训练集 , 30%测试集
二. 60%训练集 , 20%交叉验证集 , 20%测试集
大数据量时代(1000000条左右):
一. 98%训练集 , 1%交叉验证集 , 1%测试集
二. 99.5%训练集 , 0.25%交叉验证集 , 0.25%测试集
三. 99.5%训练集 , 0.4%交叉验证集 , 0.1%测试集
转发自
您可能感兴趣的与本文相关的镜像
Stable-Diffusion-3.5
Stable Diffusion 3.5 (SD 3.5) 是由 Stability AI 推出的新一代文本到图像生成模型,相比 3.0 版本,它提升了图像质量、运行速度和硬件效率
571

被折叠的 条评论
为什么被折叠?