确定数据集所需的数据点数量取决于您要解决的问题、模型的复杂程度以及所需的统计置信度。首先确定任务类型（分类、回归、聚类等）以及您计划使用的算法。对于线性回归等简单模型，较小的数据集可能就足够了，而深度学习模型通常需要更多的数据。一个常见的经验法则是拥有至少 10 倍于特征数量的数据点，但这会有所不同。例如，使用 20 个特征训练逻辑回归模型可能需要 200 个样本，但这假设了线性和低噪声，而这并不总是现实的。如果您的数据嘈杂或关系是非线性的，您可能需要更多样本才能可靠地捕获模式。
像功效分析这样的统计方法可以提供更精确的估计。功效分析计算出以特定的置信度检测到特定大小效应所需的样本量。例如，如果您要测试新功能是否能提高用户参与度，您将定义最小可检测效应（例如，增加 5%）和可接受的错误率（例如，95% 的置信度，80% 的功效）。像 G*Power 或 Python 的 statsmodels 这样的工具可以自动完成这些计算。但是，这种方法最适用于假设检验或 A/B 测试场景。对于机器学习，交叉验证可以帮助估计数据需求：如果您在添加更多数据时模型性能趋于稳定，那么您可能已经达到了足够的规模。相反，如果准确率稳步提高，则可能需要更多数据。
数据可用性、存储和处理能力等实际约束也发挥着作用。例如，收集 100,000 个样本可能是理想的，但如果您的预算或基础设施将您限制在 10,000 个样本以内，则您需要优先考虑质量。数据增强（对于图像）或合成数据生成（使用像 Faker 或 SMOTE 这样的工具）等技术可以人为地扩展数据集。此外，还要考虑类不平衡——如果检测罕见事件（例如，欺诈），请确保存在足够的正例来训练模型。拥有 1,000 个样本的数据集可能看起来足够，但如果只有 10 个是欺诈案例，模型将会很挣扎。在这种情况下，分层抽样或过采样可以提供帮助。始终使用保留集进行验证，以确保您的模型可以推广到训练数据之外。