Почему при разбиении данных на train и test важно сохранять соотношение размеров выборок?

При разбиении данных на train и test важно сохранять соотношение размеров выборок, чтобы избежать переобучения модели и обеспечить объективную оценку её производительности. sky.pro

Переобучение происходит, когда модель слишком хорошо подстраивается под тренировочные данные и теряет способность обобщать на новые данные. sky.pro Это может привести к тому, что модель будет показывать высокую точность на тренировочных данных, но низкую — на новых. sky.pro

Разделение данных позволяет проверить, насколько хорошо модель справляется с задачей на данных, которые она не видела во время обучения. sky.pro Если модель показывает высокую точность на тестовых данных, это означает, что она сможет хорошо справляться с новыми данными, которые она не видела во время обучения. sky.pro

Обычно используют следующие пропорции: обучающая выборка — 60–80%, валидационная выборка — 10–20%, тестовая выборка — 10–20%. blog.skillfactory.ru