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 2025-07-10 10:13:17 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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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wenqiwenqi123/article/details/79232536
随着数据量增长至百万级别，传统的7:3或6:2:2的训练集、验证集和测试集划分方式已不再适用。本文探讨了如何在大数据背景下进行更合理的划分，提出了一种新的比例建议——98:1:1。

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 9071
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
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 8393
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
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--神经网络
最新发布
2201_75762674的博客
07-10 1046
神经网络（Neural Networks）是一种模拟人脑神经元网络结构的计算模型，用于处理复杂的模式识别、分类和预测等任务。神经网络由多个互相连接的节点（即人工神经元）组成。线性层：神经网络中常用的层类型，主要用于将输入数据通过线性变换映射到输出空间。API：解释：in_features:输入特征的数量；out_features:输出特征的数量；bias:是否设置偏置项，为True则表示设置偏置，为False则表示不设置偏置。
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 3131
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。
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 1万+
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...
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
05-07
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-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...
深度学习-shipdata船舶数据集
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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...
数据集中训练集、验证集、测试集的比例划分
w18013886857的博客
10-12 3250
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 6079
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 1万+
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。
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
hello！
04-28 4785
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。
训练集，验证集，测试集比例
wj1298250240的博客
01-09 3609
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！
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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
深度学习数据集按比例划分训练集测试集验证机
03-20
### 深度学习数据集划分比例与方法 在深度学习中，合理地划分数据集为训练集、验证集和测试集是确保模型性能的关键步骤之一。以下是关于如何按比例划分数据集的具体方法。 #### 1. 数据集划分的基本原则 数据集通常被划分为三个主要部分： - **训练集（Training Set）**：用于训练模型参数[^1]。这是模型学习特征的核心数据源。 - **验证集（Validation Set）**：用于调整超参数以及监控模型的过拟合情况[^2]。 - **测试集（Test Set）**：用于最终评估模型的泛化能力，不应参与任何训练过程[^3]。 #### 2. 常见的数据集划分比例 根据不同场景下的数据规模，推荐以下几种常见比例： - **中小规模数据集（几千至几万条数据）**： 推荐比例为 **6:2:2** 或者 **8:1:1**。这意味着将总数据中的 60%-80% 用于训练，剩余的部分平均分配给验证集和测试集][^[^23]。 - **大规模数据集（数百万条以上数据）**： 当数据量较大时，可以适当减少验证集和测试集的比例，例如采用 **9:0.5:0.5** 的比例[^4]。这是因为更多的数据有助于提高训练效果，而少量的验证和测试数据已经足以反映模型表现。 #### 3. 实现数据集划分的方法 实现数据集划分可以通过编程完成，具体流程如下： - 将所有数据路径存储在一个列表中； - 使用随机种子打乱该列表以保证划分的一致性和可重复性； - 根据设定的比例分割列表成训练集、验证集和测试集。 下面是一个基于 Python 和 `random` 库的例子代码片段： ```python import random def split_dataset(data_paths, train_ratio=0.6, val_ratio=0.2, test_ratio=0.2, seed=42): """ Split dataset into training set, validation set and testing set. :param data_paths: List of all data paths. :param train_ratio: Proportion of the training set. :param val_ratio: Proportion of the validation set. :param test_ratio: Proportion of the testing set. :param seed: Random seed for reproducibility. :return: Tuple (train_set, val_set, test_set). """ assert abs(train_ratio + val_ratio + test_ratio - 1) < 1e-6, "Ratios must sum to 1." random.seed(seed) random.shuffle(data_paths) total_size = len(data_paths) train_split = int(total_size * train_ratio) val_split = int(total_size * (train_ratio + val_ratio)) train_set = data_paths[:train_split] val_set = data_paths[train_split:val_split] test_set = data_paths[val_split:] return train_set, val_set, test_set # Example usage: data_list = list(range(100)) # Simulated data paths train, val, test = split_dataset(data_list, train_ratio=0.6, val_ratio=0.2, test_ratio=0.2, seed=42) print(f"Train size: {len(train)}, Val size: {len(val)}, Test size: {len(test)}") ``` 上述代码通过指定比例实现了数据集的划分，并利用固定随机种子确保实验结果具有可复现性[^5]。 --- ### 注意事项 - 如果数据集中存在类别不平衡的情况，则需考虑分层采样（stratified sampling），即保持各类别的比例一致。 - 在某些情况下，尤其是当数据非常稀少时，可能仅使用训练集和验证集而不单独设置测试集。这种做法适用于初步研究阶段，在正式发布前仍应预留独立的测试集。
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