这一章主要讲了，可以将开发集分成两个部分，一部分通过观察内部的样本做错误分析，另一部分拿来调参。
17 If you have a large dev set, split it into two subsets, only one of which you look at
假设你有一份5000个样本的大开发集，并且他们错误率是20%。也就是说，你的算法错分了1000个图片。手动检查这1000张图需要花很长的时间，所以我们可以不把所有的错分图片拿来做错误分析。
在这种情况下，我会把这个开发集分成两个子集，其中一份是拿来看的，另一份是不看的。这样你能更快地过拟合手动查看的那部分，另一部分用来调整参数。
让我们继续上面的例子，其中算法错分了5000个样本中的1000个。假设我们要手动检查100个来做错误分析（错分的10%）。你应该随机选择开发集的10%，并把它们放到一个叫做Eyeball的开发集中，提醒我们自己要用眼睛去查找。（对于一个语音识别的项目，你应该会听音频剪辑，或许你会称之为Ear开发集）。因此Eyeball开发集有500个样本，我们希望我们的算法能错分大约100个。
开发集的第二个子集，称为BlackBox开发集，包含了剩余的4500个样本。你可以通过使用Blackbox开发集计算错误率来自动地评估分类。你也可以使用它来选择算法或者调参。然而，你应该避免用眼睛去查看它们。我们使用“Blackbox”是因为我们只能用这部分数据去评估分类器。
为什么我们要明确地将开发集分成Eyeball和Blackball呢？因为你将从Eyeball的样本中获得灵感，然后更快地过拟合Eyeball。如果你发现Eyeball性能提升远远超过Blackbox，那么你过拟合了Eyeball。在这种情况下，你可能需要丢弃它，然后通过从Blackbox移动一些样本到Eyeball或者获取新的标记数据来得到新的Eyeball。
明确将你的开发集划分成Eyeball和Blackbox，能告诉你什么时候你的手动错误分析过程导致算法过拟合了Eyeball这部分数据。