Чтобы разделить твой набор данных, обычно принято делить его на 70% для обучения, 20% для проверки и 10% для тестирования. Важно сохранить распределение данных по классам при таком разделении и избежать утечки данных, выполняя аугментацию только на обучающем наборе. Используй такие инструменты, как scikit-learn или TensorFlow , для эффективного разбиения набора данных. Смотри подробное руководство по подготовке набора данных.