你的 Eyeball 开发集应该足够大，大到可以让你了解到算法的主要错误类别。如果你正在从事一项人类可以表现很好的任务（如识别图像中的猫咪），下面是一些指导方针：
• 一个使你分类器犯错10次的Eyeball开发集将会被认为是非常小的。只有10个错误，很难准确估计不同错误类别的影响。但是如果你的数据非常少，而且不能分出更多的Eyeball开发集，有总比没有好，这将有助于项目的优先顺序。
• 如果分类器在Eyeball开发集上犯错约20个样本，你将会大致了解主要的错误来源。
• 如果有约50个错误，你将会比较好的了解错误的来源。
• 如果有约100个错误，你将会很清楚错误的来源。我见过有人手动分析更多的错误——有时候多达500个。只要你有足够的数据。
假设你的分类器有5%的错误率，为了确保Eyeball开发集中有100个错误标记的样本，Eyeball开发集大概有2000个样本（因为0.05*2000 = 100）.分类器的错误率越低，为了获取足够多的错误来分析，Eyeball开发集需要足够大。
如果你正在做一个连人类都不能做好的任务，那么检查Eyeball开发集的联系将没有什么必要。因为很难找出算法不能正确分类一个样本的原因。这种情况下，你可能会忽略Eyeball开发集。我们将在后面的章节继续讨论这些指导方针。
Balckbox开发集该多大呢？我们之前说过，开发集约有1000-10000个样本是正常的。一个有1000-10000样本的Blackbox开发集通常会为你提供更多足够的数据去调整参数和选择模型。一个含有100个样本的Blackbox开发集虽然小，但也还是管用的。
如果你有一个小开发集，那么你可能没有足够的数据将它分为足够大的Eyeball和Blackbox开发集。你的整个数据集都不得不用于Eyeball开发集，即你需要对数据一一进行检查。
在Eyeball和Blackbox开发集之间，我认为Eyeball开发集更重要（假设你正在研究一个人类可以很好解决的问题，检查这些样本可以提高你的洞察力）。如果你只有一个Eyeball开发集，你可以在这个开发集上进行错误分析，模型选择和参数调整。只有一个Eyeball开发集的缺点是过拟合开发集的风险更大。
如果你有足够的数据，那么Eyeball开发集的大小将主要取决于你有时间去手动分析样本的数据量。我很少看到有人分析超过1000个错误数据的。