对于一个有1.7w张图片的数据集，训练集和测试集的比例设置多少比较好？单纯的增加训练集的比例能否提高最后的精度，比如将训练集比例提高到0.9，会有什么结果？
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python收藏家 2021-11-11 12:23关注单纯的增加训练集 理论上因为泛化性更强了，更多情况下测试结果会有提高，实际场景中一般8：2 、 9：1都有的，这种一般都可以 自己调控的 训练时候可以都运行下，还有交叉验证啥的 只有去跑模型对比才知道
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- 2023-05-07 13:501、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。
- 2025-04-08 10:08arron8899的博客 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。
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- 2025-06-27 14:13AI妈妈手把手的博客 方法优点缺点典型适用场景留出法简单快速，一次划分结果不稳定...记住黄金定律：测试集是模型从未见过的数据，就像高考前密封的试卷！ ✨你对哪种划分方法最感兴趣？欢迎在评论区交流讨论~ 。
- 2024-02-07 20:04ASMrobotX的博客 在神经网络中， 我们用验证数据集去寻找最优的网络深度（number of hidden layers)，或者决定反向...在普通的机器学习中常用的交叉验证（Cross Validation) 就是把训练数据集本身再细分成不同的验证数据集去训练模型。
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