📚sklearn中的学习曲线 📈learning_curve函数🧐
发布时间：2025-03-25 06:28:25来源：
在机器学习中，评估模型性能是一个重要环节。而sklearn库中的`learning_curve()`函数便是这一过程中的得力助手！它能帮助我们绘制学习曲线，直观地展示模型随着训练样本数量增加时的表现。💡
首先，让我们了解它的基本用法：
通过设置不同的训练集大小，`learning_curve()`会返回训练得分和验证得分，从而帮助判断模型是否存在欠拟合或过拟合问题。🌈
当曲线趋于平稳时，说明模型已经充分学习了数据；如果训练集得分远高于验证集，则可能存在过拟合现象。反之，若两者均较低，则可能是欠拟合。⚠️
此外，此函数还支持多种参数调整，如交叉验证次数、评分标准等，极大提升了灵活性。🌟
总之，熟练掌握`learning_curve()`不仅能优化模型效果，还能加深对算法的理解。💪快去试试吧！🚀
免责声明：本答案或内容为用户上传，不代表本网观点。其原创性以及文中陈述文字和内容未经本站证实，对本文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性本站不作任何保证或承诺，请读者仅作参考，并请自行核实相关内容。 如遇侵权请及时联系本站删除。
