7.开发和测试数据集多大合适 翻译自 吴恩达新书-Machine Learning Yearning

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为了检测出不同算法之间的差异，开发数据集应该足够大。比如，分类算法A的准确率为90.0%, 分类算法B的准确率为90.1%，如果开发数据集中只有100个样本，那你无法检测出这0.1%差在哪儿。100个样本的开发数据集实在时太小了。通常，我们会在开发数据集通中，放入1000到10,000个样本。对于10,000个样本来说，找到这0.1%并改进它，就相对容易多了。

别小看这0.1%，对于一些成熟和重要的应用来说，比如广告推荐、网页搜索、产品推荐，这0.1%就直接影响着公司的利润，因此这些团队都非常积极的改进模型，哪怕时0.1%。这种情况下，开发数据集中的样本数量会远大于10,000个，目的就是能让模型获得改善，哪怕是微小的改善。

那对于测试样本集呢？它多大合适呢？它也应该要足够大，这样他给出的评估指标才相对靠谱。通常人们用所有数据的30%作为测试数据集。如果你的数据量相对适中(比如有100到10,000个样本)，这么做会非常有效。但是在大数据时代，我们的机器学习模型，往往会处理数10亿个样本，即使少分配一些给开发和测试样本集，但是相对数量也会增加不少。此时，对于开发和测试数据集来说，太大的数据集并没有必要，能评估出你的算法性能即可。

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