(1)、整数:指定KFold中的折数,如cv=5,意为将x特征矩阵分为5份,最终分数也会有5份 (2)、None:默认为3折交叉验证 (3)、分割器:例如ShuffleSplit(n_splits=50,test_size=0.2,random_state=0) 即按照传入分割器进行分割 n_jobs: 需要同时运行的CPU数,如果是-1,则调用所有CPU进行计算 4、✌ 函数返回...
二、函数格式 sklearn.model_selection.learning_curve(estimator, X, y, groups=None, train_sizes=array([0.1, 0.33, 0.55, 0.78, 1. ]), cv=’warn’, scoring=None, exploit_incremental_learning=False, n_jobs=None, pre_dispatch=’all’, verbose=0, shuffle=False, random_state=None, error_sco...
首先我们将使用函数 learning_curve: train_sizes,train_scores,test_scores=learning_curve(estimator,X,y,cv=None,n_jobs=1,train_sizes=np.linspace(.1,1.0,num_trainings)) 不需要担心该函数的所有参数(你可以在此处了解详情),这里,我们将解释主要参数: estimator,是我们针对数据使用的实际分类器,例如LogisticR...
python learning_curve函数 这个函数需要引用sklearn包 importsklearnfromsklearn.learning_curveimportlearning_curve 这个函数的调用格式是: learning_curve(estimator, X, y, train_sizes=array([ 0.1 , 0.325, 0.55 , 0.775, 1. ]), cv=None, scoring=None, exploit_incremental_learning=False, n_jobs=1, ...
这个函数的调用格式是: learning_curve(estimator, X, y, train_sizes=array([ 0.1 , 0.325, 0.55 , 0.775, 1. ]), cv=None, scoring=None, exploit_incremental_learning=False, n_jobs=1, pre_dispatch='all', verbose=0) 这个函数的作用为:对于不同大小的训练集,确定交叉验证训练和测试的分数。一个...
learning_curve函数介绍: 用于确定不同训练集大小的交叉验证训练和测试分数,交叉验证生成器在训练和测试数据中对整个数据集进行k次拆分。将使用具有不同大小的训练集的子集来训练估计器,并将计算每个训练子集大小的分数和测试集。之后,将对每个训练子集大小的所有k次运行的分数求平均。
pythonlearning_curve函数 pythonlearning_curve函数 这个函数需要引⽤sklearn包 import sklearn from sklearn.learning_curve import learning_curve 这个函数的调⽤格式是：learning_curve(estimator, X, y, train_sizes=array([ 0.1 , 0.325, 0.55 , 0.775, 1. ]), cv=None, scoring=None...
python learning_curve函数 这个函数的作用为:对于不同大小的训练集,确定交叉验证训练和测试的分数。 一个交叉验证发生器将整个数据集分割k次,分割成训练集和测试集。 不同大小的训练集的子集将会被用来训练评估器并且对于每一个大小的训练子集都会产生一个分数,然后测试集的分数也会计算。然后,对于每一个训练子集,...
...不需要我们自己设置验证集,learning_curve() 函数会自己完成这个任务。...在下面的代码中,我们执行了以下几点: 从 sklearn 中完成需要的 import; 声明特征和目标; 使用learning_curve() 函数生成需要的数据来绘制学习曲线。...出现这个结果的原因是learning_curve() 函数运行了 k-fold 交叉验证, 其中 k 的...