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# 测试训练数据
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训练完模型后，Amazon Comprehend 会测试自定义分类器模型。如果您不提供测试数据集，Amazon Comprehend 会使用 90% 的训练数据来训练模型。它保留 10% 的训练数据用于测试。如果您确实提供了测试数据集，则测试数据至少包含训练数据集中每个唯一标签的一个示例。

测试模型可为您提供可用于估计模型准确性的指标。控制台在控制台中**分类器详细信息**页面的**分类器性能**部分显示指标。它们还会在[DescribeDocumentClassifier](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_DescribeDocumentClassifier.html)操作返回的`Metrics`字段中返回。

在以下示例训练数据中，有五个标签：纪录片、纪录片、科幻小说、纪录片、浪漫喜剧。有三个独特的类别：纪录片、科幻小说、浪漫喜剧。


| 第 1 列 | 第 2 列 | 
| --- | --- | 
| 纪录片 | 文档文本 1 | 
| 纪录片 | 文档文本 2 | 
| 科幻小说 | 文档文本 3 | 
| 纪录片 | 文档文本 4 | 
| 浪漫喜剧 | 文档文本 5 | 

对于自动拆分（Amazon Comprehend 保留 10% 的训练数据用于测试），如果训练数据包含特定标签的有限示例，则测试数据集可能包含该标签的零个示例。例如，如果训练数据集包含 1000 个纪录片类实例、900 个科幻小说实例和 1 个浪漫喜剧类实例，则测试数据集可能包含 100 个纪录片和 90 个科幻小说实例，但没有浪漫喜剧实例，因为只有 1 个示例可用。

完成模型训练后，训练指标会提供一些信息，您可以根据这些信息来确定模型的准确性，是否可以满足您的需求。