sklearn.model_selection.validation_curve 驗證曲線
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 ...
原文：validation curve 驗證曲線與超參數
驗證曲線的作用 我們知道誤差由偏差 bias 方差 variance 和噪聲 noise 責成。 偏差：模型對於不同的訓練樣本集，預測結果的平均誤差。 方差：模型對於不同訓練樣本集的敏感程度 噪聲：數據集本身的一項屬性 同樣的數據 cos函數上的點加上噪聲 ，我們用同樣的模型 polynomial ，但是超參數卻不同 degree , , ，會得到不同的擬合效果： 第一個模型太簡單，模型本身就擬合 ...
2018-09-19 16:58 0 1513 推薦指數：
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