這個函數的作用為:對於不同大小的訓練集,確定交叉驗證訓練和測試的分數。一個交叉驗證發生器將整個數據集分割k次,分割成訓練集和測試集。不同大小的訓練集的子集將會被用來訓練評估器並且對於每一個大小的訓 ...
學習曲線函數: from sklearn.learning curve import learning curve 調用格式: learning curve estimator, X, y, train sizes array . , . , . , . , . , cv None, scoring None, exploit incremental learning False, n jobs ...
2018-01-12 13:57 0 1536 推薦指數:
這個函數的作用為:對於不同大小的訓練集,確定交叉驗證訓練和測試的分數。一個交叉驗證發生器將整個數據集分割k次,分割成訓練集和測試集。不同大小的訓練集的子集將會被用來訓練評估器並且對於每一個大小的訓 ...
目錄 代碼實現 使用學習曲線 函數提煉 使用多項式回歸的學習曲線 20階的學習學習曲線 ...
這個函數需要引用sklearn包 這個函數的調用格式是: 這個函數的作用為:對於不同大小的訓練集,確定交叉驗證訓練和測試的分數。一個交叉驗證發生器將整個數據集分割k次,分割成訓練集和測試集。不同大小的訓練集的子集將會被用來訓練評估器並且對於每一個大小的訓練子集都會 ...
驗證曲線是用來提高模型的性能,驗證曲線和學習曲線很相近,不同的是這里畫出的是不同參數下模型的准確率而不是不同訓練集大小下的准確率,主要用來調參,validation_curve方法使用采樣k折交叉驗證來評估模型的性能。 參數: param_name :str,要評估的參數 ...
roc曲線是機器學習中十分重要的一種學習器評估准則,在sklearn中有完整的實現,api函數為sklearn.metrics.roc_curve(params)函數。 官方接口說明:http://scikit-learn.org/stable/modules/generated ...
原創博文,轉載請注明出處! 1.AUC AUC(Area Under ROC Curve),即ROC曲線下面積。 2.AUC意義 若學習器A的ROC曲線被學習器B的ROC曲線包圍,則學習器B的性能優於學習器A的性能;若學習器A的ROC曲線和學習器B的ROC曲線交叉,則比較 ...