在由 1,000 个样本组成的数据集中，已显示 70-30 的拆分（即 70% 的样本用于训练，30% 用于验证）将提供对训练模型的测试准确性的良好估计。如果数据集大小增加到 10,000 个样本，你会建议什么拆分？
在数据集中训练测试数据
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2022-03-07 04:38:12
1个回答
目前的方法使用 70/30 或 80/20，最常用的是 80/20（训练/测试）。但是，您还应该检查其他事项，例如您的数据是否平衡。如果您的数据不平衡，您可能需要使用欠采样或过采样。
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