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_score=’raise-de...
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_score=’raise-de...
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...
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。 sklearn.model_selection.learning...
train_sizes, train_loss, test_loss = learning_curve( SVC(gamma=0.001), X, y, cv=10, scoring='neg_mean_squared_error', train_sizes=[0.1, 0.25, 0.5, 0.75, 1]) #平均每一轮所得到的平均方差(共5轮,分别为样本10%、25%、50%、75%、100%) ...
sklearn.model_selection.learning_curve学习曲线 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,...
使用sklearn.model_selection.learning_curve绘制学习曲线,并判断模型学习情况(欠拟合/过拟合),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
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_abs:生成learning curve的训练集的样本数。重复的输入会被...
learning_curve():这个函数主要是用来判断(可视化)模型是否过拟合的,关于过拟合,就不多说了,具体可以看以前的博客:模型选择和改进 (X,y)=datasets.load_digits(return_X_y=True)train_sizes,train_score,test_score=learning_curve(RandomForestClassifier(),X,y,train_sizes=[0.1,0.2,0.4,0.6,0.8,1],cv=10...
sklearn.model_selection.learning_curve 本文是对scikit-learn.org上函数说明<learning_curve>一文的翻译。 包括其引用的用户手册-learning_curve 函数签名Signature: 代码语言:javascript 复制 learning_curve(estimator,X,y,*,groups=None,train_sizes=array([0.1,0.325,0.55,0.775,1.]),cv=None,scoring=None,...