这一章主要内容：
1.样本数量适中（100-1000）时，开发集/测试集的比例为7:3比较合理。
2.数量很大时，这个比例需要改变。所需的精度越高，样本数量应该更大。
7 How large do the dev/test sets need to be?
开发集要足够大才能检测你所尝试的算法之间的差异。例如，如果分类器A有90%的准确率，B有90.1%，那么有100个样本的开发集就无法判断这0.1%的差别。相比较我见过的机器学习问题，100个样本的开发集是很小的，1000-10000的样本比较常见。如果有10000个样本，你就有可能发现这0.1%的的提升 。
对于成熟和重要的应用—例如，广告、网页搜索和产品推荐。我也见过有的团队会为了0.01%的提升而努力，因为这直接影响了这个公司的收益。在这种情况下，为了获取更小的提升，数据集甚至超过10000。
测试集应该要多大呢？它应该有足够大，能对系统的整体性能有很高的置信度。一种流行的方式就将你的30%数据用于测试集。当你的样本数量适中(100-1000)的时候，这个比例会有用。但是现在是大数据时代，我们的机器学习问题有时会超过10亿的样本，分配给开发/测试集的部分一直在缩小，即使开发/测试的绝对数量在增加。除了评估你的算法性能所需的数据以外，就没有必要浪费大量的开发/测试数据。
从理论上讲，可以测试算法的变化是否会对开发集产生统计上的显著差异。在实践中，大部分团队不会在意这个（除非他们准备发表学术研究论文），而且我通常没有发现统计显著性测试对衡量临时进展有用。