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。
---- 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
每次增加1等分 绘制函数 在sklearn中，可以通过sklearn.model_selection中的learning_curve来画出学习曲线。...model1.fit(X_train, Y_train) score1 = model1.score(X_test, Y_test) from sklearn.model_selection import learning_curve...train_size, train_score, test_score = learning_curve(model1, X, Y, cv=10, train_sizes=np.linspace(0.1
learning_curve '方法可以从Scikit-Learn的' model_selection '模块导入。...from sklearn.model_selection import learning_curve 我们将使用逻辑回归和Iris数据进行演示。...the model on train set #Building the learning curve train_size,train_scores,test_scores = learning_curve..."cv_scores"])}\n\n\ Training Accuracy:\n{"-"*15}\n{lc["train_score"]}\n\n') sns.lineplot(data=lc["learning_curve...High Variance)\n\n\ Training Accuracy:\n{"-"*15}\n{lc["train_score"]}\n\n') sns.lineplot(data=lc["learning_curve
Scikit-Learn 中的 learning_curve 函数可以用于绘制学习曲线。...下面是一个简单的例子： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import learning_curve...load_digits() # 定义支持向量机模型 model = SVC(kernel='linear') # 绘制学习曲线 train_sizes, train_scores, test_scores = learning_curve
本文是对scikit-learn.org上函数说明一文的翻译。...包括其引用的用户手册-learning_curve 函数签名Signature: learning_curve( estimator, X, y, *, groups...image.png 使用 learning_curve来生成我们需要在学习曲线中画出来的值（已经使用过的样例的数量，训练集的平均分数，以及验证集的平均分数） >>> from sklearn.model_selection...import learning_curve >>> from sklearn.svm import SVC >>> train_sizes, train_scores, valid_scores =...learning_curve( ...
scikit-learn 中的 learning_curve() 函数 我们将使用 scikit-learn 中的 learning_curve() 函数来生成一个回归模型的学习曲线。...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 的值是通过我们所赋的 cv 参数指定的。 在我们的实验中，cv = 5, 所以会有 5 次分割。...为了消除这种现象，我们需要在 learning_curve() 函数中将 shuffle 参数设置为 true。这就能够将训练集中的每一次分割的数据索引随机化。
from sklearn.model_selection import learning_curve train_sizes, train_scores, test_scores = learning_curve
KNN， 定义合适的参数集 parameters， 然后用 get_model 去训练 KNN 模型， 接下来用训练好的模型去预测测试集的数据，并得到 accuracy_score， 然后画出 learning_curve
3.2 绘制学习曲线得到样本数与准确率的关系 直接上代码： import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import learning_curve...LogisticRegression(penalty='l2', random_state=0))]) train_sizes, train_scores, test_scores =\ learning_curve...plt.ylabel('Accuracy') plt.legend(loc='lower right') plt.ylim([0.8, 1.0]) plt.tight_layout() plt.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。
定义一个 KNN， 定义合适的参数集 parameters， 然后用 get_model 去训练 KNN 模型， 接下来用训练好的模型去预测测试集的数据，并得到 accuracy_score， 然后画出 learning_curve...Ensemble 接下来把前面训练好的几个分类器用 VotingClassifier 集成起来再 fit 训练一下，打印 accuracy_score 并画出 learning_curve。
3.2 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。
from sklearn.model_selection import learning_curve from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.svm...digits.data y=digits.target #train_size表示记录学习过程中的某一步,比如在10%,25%...的过程中记录一下 train_size,train_loss,test_loss=learning_curve...from sklearn.model_selection import validation_curve #将learning_curve改为validation_curve from sklearn.datasets
alpha = 0.1变化更大，接近线性（v 绿色下箭头） 线性：变化超大，超出图（o 红色圆点） alpha越大，收敛性越好 from sklearn.model_selection import learning_curve...,KFold #定义一个绘制学习曲线的函数 def plot_learning_curve(est, X, y):#learning_curve:学习曲线 tarining_set_size,train_scores...,test_scores = learning_curve( est,X,y,train_sizes=np.linspace(.1,1,20),cv=KFold(20,
from sklearn.model_selection import learning_curve from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.svm...digits.data y=digits.target #train_size表示记录学习过程中的某一步,比如在10%,25%...的过程中记录一下 train_size,train_loss,test_loss=learning_curve...from sklearn.model_selection import validation_curve#将learning_curve改为validation_curve from sklearn.datasets
KNeighborsClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.model_selection import learning_curve
cross_val_predict from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection import learning_curve
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
