训练集 测试集 验证集比例

根据引用和引用，对于传统机器学习阶段（数据集在万这个数量级），常见的划分比例是训练集和测试集的比例为7:3或是8:2。而为了进一步降低信息泄露同时更准确地反映模型的效能，更为常见的划分比例是训练集、验证集、测试集的比例为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。

然而，对于大规模样本集（百万级以上），根据引用和引用，只要验证集和测试集的数量足够即可。例如，对于100万条数据，可以留下1万条用作验证集和测试集。对于1000万条数据，同样留下1万条用作验证集和测试集。因此，对于大数据时代，常见的比例可以达到98:1:1，甚至可以达到99.5:0.3:0.2等。

综上所述，训练集、测试集、验证集的比例根据不同的情况而定。对于传统机器学习阶段和小规模样本集，常见的比例是6:2:2或7:3或8:2。而对于大规模数据集，只要验证集和测试集的数量足够即可，常见的比例可以达到98:1:1甚至更高。

相关问题

训练集测试集和验证集比例

### 机器学习中的数据集划分

在机器学习实践中，合理地划分训练集、验证集和测试集对于构建高效且具有良好泛化能力的模型至关重要。通常情况下，数据集被划分为三个主要部分：

- **训练集**：用于训练模型参数。
- **验证集**：用来调整超参数并防止过拟合。
- **测试集**：最终评估模型性能。

关于最优的数据分割比例并没有固定的答案，这取决于具体的项目需求以及可用的数据总量。然而，在大多数应用场景下，常见的做法是采用70%-80%的数据作为训练集，剩下的20%-30%进一步细分为验证集和测试集[^1]。

当样本数量较大时，可以考虑按照大约60%/20%/20%的比例分配给训练/验证/测试三者；而对于较小规模的数据集，则可能更倾向于采取80%/10%/10%这样的分布方式[^3]。

值得注意的是，上述建议并非绝对准则，实际操作过程中还需要依据具体情况灵活调整。例如，在某些特定领域内（如医学影像分析），由于获取高质量标注数据的成本较高，可能会看到更加极端的比例设置，比如90%甚至更多用于训练，而仅保留极少量样本来做独立测试[^2]。

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设X为特征矩阵,y为目标向量
X_train_val, X_test, y_train_val, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train_val, y_train_val, test_size=0.25, random_state=42)

print(f'Training set size: {len(X_train)}')
print(f'Validation set size: {len(X_val)}')
print(f'Testing set size: {len(X_test)}')

训练集 测试集 验证集划分比例

通常情况下，将数据集划分为训练集、验证集和测试集是为了评估模型的性能和避免过拟合。常见的数据集划分比例是：

- 训练集：用于训练模型的数据，通常占据数据集的 60% ~ 80%。
- 验证集：用于调整模型的超参数和验证模型性能的数据，通常占据数据集的 10% ~ 20%。
- 测试集：用于评估模型的泛化能力的数据，通常占据数据集的 10% ~ 20%。

但是，这些比例并不是固定的，具体的比例需要根据数据集的大小和实际需求来确定。同时，数据集的划分也需要考虑到数据的分布情况，确保每个数据集都能够代表整个数据集的分布。