样本数量不多（小于一万）的时候，通常将Train/dev/test sets的比例设为60%/20%/20%
没有dev sets的情况下，Train/test sets的比例设为70%/30%
样本数量很大（百万级别）的时候，通常将相应的比例设为98%/1%/1%或者99%/1%
dev sets数量的设置，遵循的准则是通过dev sets能够检测不同算法或模型的区别，以便选择出更好的模型
test sets数量的设置，遵循的准则是通过test sets能够反映出模型在实际中的表现
实际应用中，可能只有train/dev sets，而没有test sets。这种情况也是允许的，只要算法模型没有对dev sets过拟合。但条件允许的话，最好有test sets，实现无偏估计
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