在机器学习
中，训练集和验证集的数据比例通常根据数据量和任
务需求来确定。常见的划分比例有以下几种:
1.70%训练集，30%验证集
2.80%训练集，20%验证集
3.60%训练集，20%验证集，20% 测试集（这种情
况下，数据集被分为训练集、验证集和测试集三部
分)
需要注意的是，这些比例并不是固定的，可以根据实际情况进行调整。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。此外，还可以使用交叉验证（如k折交叉验证）等方法来评估模型性 数据集测试集验证集什么时候用到怎么用训练集、验证集和测试集在机器学习和深度学习中起到不同的作用，它们的主要用途如下：
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。
2.验证集（Validation set)：验证集用于在训练过程中评估模型的性能。当模型在训练集上进行训练时,我们可以使用验证集来检查模型是否出现过拟合
(overfitting)或欠拟合（underfitting)。此外，我们
还可以根据验证集的性能来调整模型的超参数（如学
习率、正则化系数等）。验证集有助于我们选择一个在
训练集和验证集上都表现良好的模型。
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。测试集的性能可以作为模型在实际应用中的预期性能。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。
以下是训练集、验证集和测试集的典型使用流程：
1.使用训练集对模型进行训练，调整模型参数。
2.在训练过程中，使用验证集评估模型性能，检查过
拟合或欠拟合情况，调整模型超参数。
3.重复步骤1和2，直到模型在验证集上达到满意的性
能。