深度學習中的訓練集與測試集
摘自https://testerhome.com/topics/10811
測試集與訓練集
看上面的圖，這是一個邏輯迴歸演算法的DAG(有向無環圖)，它是這個二分類演算法的簡單應用流程的展示。
可以看到我們在採集完資料並做過處理後，會把資料進行拆分。 訓練集作用訓練模型，而測試集會被輸入到模型中來評估模型的效能。這是我們測試人工智慧服務的最常用方式， 通過這個流程會產生一個模型的評估報告，如下：
當然這種拆分是有一定的規則的，如果資料集比較小，那麼一般遵循7：3的經驗拆分，7分用來訓練模型，3分用來評估模型效能。 測試集不能太少，少了結果不準確，不能太多，太多了會導致訓練集資料不足。 但這個規則不是死的。 如果資料集本身比較大，例如有100W行資料。那麼我們抽取其中1W行做為測試集也就可以了。
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