好的算法模型需要有大量的数据来“喂”，哪怕最开始的算法模型很简单很不合理，通过大规模的数据且结合一些方式方法也能“喂养”出好的模型来。
所以，如何利用现有数据成了最初的关键点。
1.如何割裂数据
首先，我们需要将现有数据划分成三类：训练集（Training set）、开发集（Development set）、测试集（Test set）。
训练集（Training Set）：用于训练模型；
开发集（Development Set）：用于决定算法模型，包括调试算法模型的参数、对模型进行错误分析、调整模型特征等；
测试集（Test Set）：用于评估算法模型，主要针对算法的泛化能力；
训练集得到的算法模型不是最优的，需要通过开发集进行调整，调整后的算法是否能适应未来的数据特性需要通过测试集来验证。建议三类数据的割裂比例为：6:2:2，也可以动态调整。
2.三类数据的特性
训练集的数据特征分布可以与开发集和测试集不同，但开发集和测试集的数据特征分布要一致。开发集和测试集的数据特征分布代表了数据未来发展的趋势。
开发集的数据特性应该具备全局性，比如一款识别猫的APP，在取样时选择了来自美国、中国、印度和希腊，此时开发集应该涵盖这四个地域的样本。
开发集和测试集的数据特征分布必须一致，若不一致会带来额外的不确定性：算法在开发集表现良好，在测试集表现糟糕，算法有可能是在开发集上过拟合了，也可能是测试集很难预测……此时，利用开发集对算法进行的任何优化都会徒劳。
3.数据集的大小
开发集需要足够大，大到能鉴别模型之间的优劣。如A分类器的识别率是90%，B分类器的识别率是90.1%，这0.1%的差异足以影响收入。此时，如果样本只有100个，那就不能很好的区别，但有海量的数据比如10000个，就能很好的甄别出这0.1%的差距。
一般的，针对大规模数据训练，开发集的规模需要在1000~10000；
测试集的容量需要满足针对算法整体能给出一个高可信的评估。一般，随着样本数据的增大，开发集和测试集的绝对数量是递增的，但是占比却未必上升，只要足够能够评估算法模型即可。
