深度学习--训练集验证集测试集合理划分比例

最新推荐文章于 2025-04-28 09:23:14 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 人工智能 大数据 深度学习 机器学习 数据
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众所周知，在机器学习深度学习领域，合理划分训练集验证集和测试集是很重要的，本文主要介绍如何划分。

过去，人们运用机器学习传统方法的时候，一般将训练集和测试集划为7：3.

若有验证集，则划为6:2:2. 这样划分确实很科学，当数据量不大的时候（万级别及以下）。


但到了大数据时代，数据量陡增为百万级别，此时我们不需要那么多的验证集和训练集。

假设有100W条数据，只需要拿出1W条来当验证集，1W条来当测试集，就能很好地work了。

因此，在深度学习中若是数据很大，我们可以将训练集、验证集、测试集比例调整为98：1：1



神经网络与深度学习---验证集（测试集）准确率高于训练集准确率的原因
风吹落叶的博客
12-30 8916
1.数据集太小，这样会导致数据集切分的时候不均匀，也就是说训练集和测试集的分布不均匀，如果模型能够正确地捕捉到数据内部的分布模式的话，就有可能造成训练集的内部方差大于验证集，会造成训练集的误差更大，这个时候就需要重新划分数据集，使其分布一样。 2.模型正则化过多，比如训练时dropout过多，和验证时的模型相差较大，验证时是不会有dropout的。 Dropout能基本上确保测试集的准确性最好，优于训练集的准确性。Dropout迫使神经网络成为一个非常大的弱分类器集合，这就意味着，一个单独的分类器没有太高的
深度学习总结(八)——训练、开发和测试集及偏差和方差
码农王小呆的博客
12-07 8604
1. 数据集的划分小数据时代： 70%(训练集)/30%(测试集)或者60%(训练集)/20%(验证集)/20%(测试集) 大数据时代： 验证集和测试集的比例要逐渐减小，比如： 980000/10000/100002. 验证集和测试集的作用深度学习需要大量的数据，我们可能会采用网上爬取的方式获得训练集，容易出现训练集和验证集、测试集分布不一致的情况，由于验证集的目的就是为了验证不同的算法，选取效
数据集划分——训练集、测试集、验证集按照7:1:2
jinzi_a的博客
03-25 8301
数据集划分——训练集、测试集、验证集按照7:1:2 前面我对乳腺超声图像数据库进行数据增强，得到： 然后对数据集进行划分，按照训练集、测试集、验证集7:1：2的比例。 代码： import os import random import shutil from shutil import copy2 """os.listdir会将文件夹下的文件名集合成一个列表并返回""" def getDir(filepath): pathlist = os.listdir(filepath) re
深度学习数据集划分指南：训练集、验证集、测试集的最佳比例
最新发布
hello！
04-28 2316
训练集（Train）、验证集（Valid）和测试集（Test）分别承担不同角色，其比例需根据数据规模、任务复杂度等因素动态调整。• 调整建议：若任务复杂（如NLP、目标检测），可提高验证/测试集比例至25%~30%以覆盖更多边缘案例。• 理论依据：百万级数据中，1%的测试集已足够保证统计显著性（如ImageNet测试集仅占3.7%）。• 自动驾驶：需提高测试集比例（25%~30%）以覆盖罕见场景（如极端天气）。• 医疗/金融：测试集比例可降至10%~15%，但需严格保证样本代表性。二、通用划分比例推荐。
机器学习 ：训练集、验证集、测试集分配比例
Mr. Stone's Blog
10-11 4万+
根据《统计学习方法》中的观点： “如果给定的样本数据充足，进行模型选择的一种简单方法是随机地将数据集切分成三部分，分别为训练集（training set）、验证集（validation set）和测试集（test set）。训练集用来训练模型，验证集用来模型选择，而测试集用于最终对学习方法的评估。” 训练集较小 如果数据集较小时，一般采用简单交叉验证的方法，即不设置验证集，而只设置训练集和测试集，...
深度学习目标检测训练集、验证集、测试集各占比例一般是多少？
weixin_43501408的博客
01-22 9978
划分深度学习目标检测的训练集（training set）、验证集（validation set）和测试集（test set）的比例没有固定的标准，具体的选择取决于数据集的规模、任务的复杂度以及可用的数据量。余下的部分，即10%左右。测试集用于评估训练好的模型在未见过的数据上的性能。验证集用于调整模型的超参数，以及监测模型是否过拟合或者欠拟合。通常占总体数据的大部分，一般在80% 左右。更大的训练集有助于模型更好地学习任务的特征和模式。数据量较小，可以考虑增加验证集和测试集的比例，
训练集、验证集、测试集的划分
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修炼之路
11-06 6万+
前言 在使用数据集训练模型之前，我们需要先将整个数据集分为训练集、验证集、测试集。训练集是用来训练模型的，通过尝试不同的方法和思路使用训练集来训练不同的模型，再通过验证集使用交叉验证来挑选最优的模型，通过不断的迭代来改善模型在验证集上的性能，最后再通过测试集来评估模型的性能。如果数据集划分的好，可以提高模型的应用速度。如果划分的不好则会大大影响模型的应用的部署，甚至可能会使得我们之后所做的工作功亏...
机器学习中训练集、验证集和测试集的划分比例
varda8899的博客
04-08 1865
在机器学习中，训练集、验证集和测试集的划分比例需根据数据规模、任务需求和评估方法灵活调整。
交通预测流量数据集METR-LA数据集进行划分成训练集、测试集和验证集、比例为0.6：0.2：0.2
06-07
1. **数据集划分**：数据通常分为训练集、测试集和验证集三部分。训练集用于训练模型，使其能够学习数据中的模式和规律；测试集用于评估模型在未见过的数据上的性能，反映模型的泛化能力；验证集则在模型训练过程中...
给定比例随机划分训练集、验证集和测试集
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1、在Windows平台下使用Python编写，Unix/Linux也可以使用 ...输出文件夹路径则是用于存储划分后的训练集、验证集和测试集数据的文件夹路径。 5、划分的方法为随机抽样，非大多数类似脚本按顺序划分数据集。
深度学习-shipdata船舶数据集
10-15
此外，数据集的划分也很重要，通常会将其分为训练集、验证集和测试集，以评估模型在未见过的数据上的表现。 在深度学习模型的设计上，可以选择现有的预训练模型如VGG、ResNet或Inception，并对其进行微调，利用...
深度学习-蒲公英图片数据集
01-15
对于898张图片的数据集，可能需要进行合理的划分，例如采用80%作为训练集，10%为验证集，10%为测试集。 为了构建一个有效的深度学习模型，我们需要选择合适的预处理步骤，比如归一化、数据增强等。归一化可以使输入...
数据集中训练集、验证集、测试集的比例划分
w18013886857的博客
10-12 3027
吴恩达老师的视频中，如果当数据量不是很大的时候（万级别以下）的时候将训练集、验证集以及测试集划分为6：2：2；若是数据很大，可以将训练集、验证集、测试集比例调整为98：1：1；但是当可用的数据很少的情况下也可以使用一些高级的方法，比如留出方，K折交叉验证等。
训练集、验证集、测试集划分
醉糊涂仙的博客
06-17 3万+
一，搞清楚验证集 此段文字摘自《机器学习》周志华，第二章第二节评估方法 。 从文中可以get到几个点： （1）验证集和测试集不同。 （2）验证集来自训练集的再划分。 （3）验证集的划分是为了模型选择和调参 （4）测试集是用来测试学习器对新样本的判别能力，用测试误差作为泛化误差的近似值。 二，训练集和测试集划分 2.1 留出法 （1）将数据集D划分成两个互斥集合，...
训练集 验证集 测试集 比例
qq_15821487的博客
08-13 6004
对于小规模样本集（几万量级），常用的分配比例是 60% 训练集、20% 验证集、20% 测试集。 对于大规模样本集（百万级以上），只要验证集和测试集的数量足够即可，例如有 100w 条数据，那么留 1w 验证集，1w 测试集即可。1000w 的数据，同样留 1w 验证集和 1w 测试集。 超参数越少，或者超参数很容易调整，那么可以减少验证集的比例，更多的分配给训练集。 ...
训练集 测试集 验证集
advance1989的专栏
05-06 9961
在数据量较大的情况下，可以适当减少验证集的比例，如使用90%的数据作为训练集，10%的数据作为验证集。3.测试集（Testset）：测试集用于在模型训练和调整完毕后，评估模型在未知数据上的泛化能力。为了保证测试集的独立性，我们在模型训练和调整过程中不应该使用测试集。1.训练集（Training set)：训练集用于训练模型，即使用训练集中的数据来调整模型的参数。在训练过程中，模型会尝试学习训练集中的数据特征，以便在未见过的数据上做出正确的预测。3.60%训练集，20%验证集，20% 测试集（这种情。
训练集，验证集，测试集比例
wj1298250240的博客
01-09 3590
训练集，验证集，测试集比例 当数据量比较小时，可以使用 7 ：3 训练数据和测试数据，或者 6：2 : 2 训练数据，验证数据和测试数据。 (西瓜书中描述常见的做法是将大约 2/3 ~ 4/5 的样本数据用于训练，剩余样本用于测试） 当数据量非常大时，可以使用 98 : 1 : 1 训练数据，验证数据和测试数据 参考： https://www.cnblogs.com/tectal/p/111130...
【深度学习】如何分配训练集、验证集、测试集比例
点赞的都能无bug通过！
04-13 4万+
一、小规模数据集 对于传统机器学习阶段（数据集在万这个数量级），一般分配比例为训练集和测试集的比例为7:3或是8:2。为了进一步降低信息泄露同时更准确的反应模型的效能，更为常见的划分比例是训练集、验证集、测试的比例为6：2：2。 对于小规模样本集（几万量级），常用的分配比例是 60% 训练集、20% 验证集、20% 测试集。 二、大规模数据集 而大数据时代，这个比例就不太适用了。因为百万级的数据集，即使拿1%的数据做test也有一万之多，已经足够了。可以拿更多的数据做训练。因此常见的比例可以达到98：1：
如何划分训练集、验证集、测试集
努力的小菜鸟的博客
08-04 1万+
一、数据的划分及各部分的作用   在机器学习、深度学习领域，我们通常会将数据分为训练集、验证集和测试集三部分。   训练集的目的是去训练不同的模型；   验证集则是去评估各个模型，选出最好的1或2个模型；   测试集则是最后测试一下选出的模型。测试集不是必须的！ 二、训练集/测试集/验证集的划分比例   当数据集规模较小时（如100、1000、10000，可以理解为规模小于百万时），一般会采用传统的划分方法，即按照：   方式一：将训练集和测试集按照70%、30%的比例划分得到，然后从训练
深度学习训练集、验证集和测试集一般怎么划分
01-06
### 深度学习中的数据集划分 在深度学习项目中，合理的数据集划分至关重要。这不仅影响模型的学习效果，也决定了其泛化能力。 #### 数据集的作用 - **训练集 (Training Set)** 是用于训练模型的部分，在这一阶段，算法通过调整参数来最小化损失函数[^1]。 - **验证集 (Validation Set)** 主要用来调节超参数以及防止过拟合现象的发生。它帮助开发者监控模型性能，并据此做出必要的改进措施[^2]。 - **测试集 (Test Set)** 的目的是提供一个独立的评估环境，以衡量最终模型的真实表现。这部分数据在整个开发周期内保持未被触及的状态直到最后一步才使用[^3]。 #### 常见的划分比例 针对不同规模的数据集，存在多种推荐的比例方案： - 对于传统机器学习任务（大约一万条记录级别），建议采用如下几种方式之一： - 训练集与测试集按7:3或8:2分割； - 更加精细的做法则是采取6:2:2作为训练/验证/测试三者的比率。 - 当面对较小尺寸的数据集合时（几千至数万之间），则倾向于遵循60%训练、20%验证及剩余20%留作测试的原则。 - 大型数据集中，一种流行的选择是以8:1:1的方式来进行分配，即大部分资源投入到了训练过程之中，而少量保留给验证和测试用途。 ```python from sklearn.model_selection import train_test_split # Example of splitting dataset into training, validation and test sets with a ratio of 8:1:1 train_data, temp_data = train_test_split(dataset, test_size=0.2, random_state=42) validation_data, test_data = train_test_split(temp_data, test_size=0.5, random_state=42) print(f"Train size: {len(train_data)}, Validation size: {len(validation_data)}, Test size: {len(test_data)}") ```
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