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# Dataset Version を作成
Version は、データセットのある時点のスナップショットです。各モデルの反復でどの画像、前処理、拡張ステップが使用されたかを正確に追跡しておくことで、結果を再現する能力を維持できるため、私たちはこれらの Version を保持しています。これにより、データパイプラインのバグや変更によるものではなく、モデルの変更に起因する結果であると確信しながら、さまざまなモデルやフレームワークにわたって科学的にテストできます。
Key Concepts: Workspaces & Projects とは？
{% hint style="info" %}
Version が作成されると、その時点で固定されます。つまり、画像、アノテーション、その他のデータの追加・削除など、Project への変更は、それ以前に作成された Version には影響しません。
{% endhint %}
### データセット Version の作成方法
Version を作成するには、Roboflow Project に関連付けられたサイドバーの「Versions」をクリックします。次に、「Generate New Version」をクリックします。
このページから、train/test/valid の分割を設定し、新しいデータセット Version に対する前処理ステップと拡張を指定できます。
データに適用したい前処理ステップと拡張を指定したら、「Generate」をクリックします。これにより新しいデータセット Version が生成されます。その後、このデータセット Version を使って Roboflow でモデルをトレーニングできます。また、 [データセットをエクスポートして](/roboflow/roboflow-jp/datasets/dataset-versions/exporting-data.md) モデルを手動でトレーニングする際に使用できます。
### Train/Validation/Test 分割の再調整
Version 作成プロセス中に、トレーニング、検証、テストセットの分割バランスを再調整することもできます。これを行うには、「Step 2: Train/Test Split」に移動し、「Rebalance」ボタンをクリックします。
推奨の分割比率は 70/20/10（train/valid/test）で、多くのデータセットにとって優れた出発点です。いつでも「Reset」をクリックして元に戻せます。
train、validation、test の割合を設定し、画像の再割り当て方法を選択します:
* 「Move as few as possible」は、画像を現在の分割にできるだけ残し、目標の割合に達するために必要最小限だけ移動します。
* 「Random shuffle」は、すべての画像を分割間でランダムに再割り当てします。
* 「Random shuffle per upload batch or annotation job」は、各アップロードバッチまたは完了したアノテーションジョブごとに個別にシャッフルするため、各バッチとジョブが目標の割合に一致します。
再調整を特定のクラスに限定することもできます。クラスを選択すると、そのクラスのみを含む画像に移動が制限され、方法は「Move as few as possible」に切り替わります。
大規模なデータセットでは、再調整は各フェーズの進捗を伴うバックグラウンドタスクとして実行されます。処理を続けたままダイアログを閉じることができ、Activity Center で追跡できます。