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Machine Learning-模型评估与调参 ——曲线调参

绘制学习曲线得到样本数与准确率的关系 直接上代码: 1import matplotlib.pyplot as plt 2from sklearn.model_selection import learning_curve LogisticRegression(penalty='l2', random_state=0))]) 5train_sizes, train_scores, test_scores =\ 6 learning_curve Accuracy') 34plt.legend(loc='lower right') 35plt.ylim([0.8, 1.0]) 36plt.tight_layout() 37plt.show() Learning_curve learning_curve默认使用分层k折交叉验证计算交叉验证的准确率,我们通过cv设置k。 和learning_curve方法很像,validation_curve方法使用采样k折交叉验证来评估模型的性能。

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用学习曲线 learning curve 来判别过拟合问题

---- 上图的代码如下: 模型这里用 GaussianNB 和 SVC 做比较, 模型选择方法中需要用到 learning_curve 和交叉验证方法 ShuffleSplit。 sklearn.svm import SVC from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import learning_curve from sklearn.model_selection import ShuffleSplit 首先定义画出学习曲线的方法, 核心就是调用了 sklearn.model_selection 的 learning_curve n_jobs=1, train_sizes=np.linspace(.1, 1.0, 5)): ~~~ train_sizes, train_scores, test_scores = learning_curve

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