train_sizes:训练样本相对的或绝对的数字,这些量的样本将会生成learning curve。 cv:确定交叉验证的分离策略(None:使用默认的3-fold cross validation;integer:确定几折交叉验证) verbose:整型,可选择的。控制冗余:越高,有越多的信息。 返回值: train_sizes:生成learning curve的训练集的样本数。 train_scores:在训...
scikitplot.estimators.plot_learning_curve生成不同训练样本下的训练和测试学习曲线图。 import scikitplot as skplt rf = RandomForestClassifier() skplt.estimators.plot_learning_curve(rf, X, y) plt.show() scikitplot.estimators.plot_feature_importances可视化特征重要性。 import scikitplot as skplt rf =...
pyplot.plot(results['validation_1']['logloss'],label='test') # show the legend pyplot.legend() # show the plot pyplot.show() 就是这样。综合所有这些,下面列出了在综合分类任务上拟合XGBoost模型并绘制学习曲线的完整示例。 # plot learning curve of ...
import numpy as np from sklearn.learning_curve import learning_curve #c查看是否过拟合 def plot_learning_curve(estimator, title, X, y, ylim=None, cv=None, n_jobs=1, train_sizes=np.linspace(.05, 1., 20), verbose=0, plot=True): """ 画出data在某模型上的learning curve. 参数解释 --...
ax.plot(abs_trains_sizes, test_scores_mean, label="Testing Accuracy", color="g") ax.fill_between(abs_trains_sizes, test_scores_mean- test_scores_std,test_scores_mean + test_scores_std, alpha=0.2, color="g") ax.set_title("Learning Curve with LinearSVC") ...
myutil.plot_learning_curve(LinearRegression(),X,y,title) myutil.show_pic(title) 5.2 用make_regression数据(有噪音)进行线性回归 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #加入噪音 def LinearRegression_for_make_regression_add_noise(): myutil = util() X,y = make_regression(n_samples...
学习曲线是一种图形化工具,用于显示模型在训练集和验证集上的表现随着训练样本数量的增加而变化的趋势。我们可以使用learning_curve函数来绘制学习曲线: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimportlearning_curve# 定义绘制学习曲线函数defplot_learning_curve(estimator,title,X,y,ylim=No...
plt.plot(train_sizes, train_loss_mean,'o-', color="r", label="Training") plt.plot(train_sizes, test_loss_mean,'o-', color="g", label="Cross-validation") plt.xlabel("Training examples") plt.ylabel("Loss") plt.legend(loc="best") ...
plt.plot(np.sort(x),y_predict[np.argsort(x)],color='r') plt.show() 学习曲线 由学习曲线看欠拟合和过拟合,横轴代表训练用数据数量,纵轴为均方根误差 defplot_learning_curve(algo,X_train,X_test,y_train,y_test): train_score = []
# plot learning curvefromnumpyimportloadtxtfromxgboostimportXGBClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_scorefrommatplotlibimportpyplot # load data dataset=loadtxt('pima-indians-diabetes.csv',delimiter=...