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因为测试集中用户数量比较庞大，对里面的每个用户都进行测试的话，实验时间比较长。时间关系，我就想的是还是使用原来的训练集进行训练，然后在测试的时候，从测试集中抽取部分用户来进行实验，以这部分用户的测试结果的均值，作为我算法的效果。比如我随机抽取 100 人，然后给这 100 个用户产生推荐，将这 100 个人的最终的实验结果的均值作为我这个算法的实验结果，但是这 100 个用户我是会保存下来，其他对比算法也是要对这 100 个用户进行推荐，以便和我的算法在这 100 个用户上的结果进行对比，请问这样做可以吗
 | 1 enzo113 2018 年 3 月 26 日 你说的“测试”具体是什么？人工评价？回归测试？ |
 | 2 DongDongXie OP @enzo113 就是看我的算法在这部分用户上的效果，比如准确率、召回率 |
| 3 enzo113 2018 年 3 月 26 日 @DongDongXie #2 正常情况下测试集的大小应该少于训练集，并且测试用的时间应该远远少于训练的时间吧。这样其实做一个完整的测试也不会花太多时间？ |
 | 4 vegito2002 2018 年 3 月 26 日 via iPad 理论上好像可以；只要 test set 只用来测试， 小一点应该问题不大。 当然要看你实际模拟的是一个什么分布， 如果方差很大的分布， 最后结果的随机性可能就比较大； 我也不太理解为什么你都能 train 完了， 居然 test 时间还成为瓶颈了嘛？ Google 的 typeahead 好像就有一个随机取样的过程在里面， 不过那个不是机器学习算法， 不知道有没有参考价值。 |
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