sk-learn 学习曲线图

sk-learn助力机器学习
最新推荐文章于 2025-09-13 13:56:30 发布
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#sk-learn #机器学习

博客围绕sk-learn和机器学习展开，虽未给出具体内容，但可知与这两者密切相关，sk-learn是机器学习中常用工具，能辅助完成各类机器学习任务。
使用scikit-learn中的learning_curve函数进行模型学习曲线分析
code_program481的博客
09-18 337
上述代码中，我们首先计算了训练集和交叉验证集的平均得分以及标准差。然后，使用plt.plot函数绘制了训练集得分曲线和交叉验证集得分曲线，并使用plt.fill_between函数填充了标准差的区域。然后，使用plt.plot函数绘制了训练集得分曲线和交叉验证集得分曲线，并使用plt.fill_between函数填充了标准差的区域。如果训练集得分和交叉验证集得分之间的差距较大，可能存在欠拟合问题，需要增加模型复杂度或增加使用scikit-learn中的learning_curve函数进行模型学习曲线分析。
Python 结合 scikit - learn 进行模型预测的不确定性估计
Python编程之道的博客
06-28 636
在机器学习模型的实际应用中，单纯的点预测往往不足以支持关键决策。了解预测的不确定性对于风险评估、决策制定和模型可信度评估至关重要。本文旨在全面介绍如何使用scikit-learn库来估计和解释机器学习模型预测的不确定性。文章首先介绍不确定性估计的基本概念，然后深入探讨scikit-learn中的相关技术，包括概率预测、集成方法和自定义不确定性估计器。随后通过实际案例展示实现方法，最后讨论应用场景和未来趋势。预测不确定性：模型对特定预测结果不确定程度的量化表示概率校准。
sklearn机器学习之【学习曲线】
qq_42419985的博客
03-12 2254
【本文精髓源自b站‘莫烦Python’系列教程】 【适用于Python3版本，相应第三方库建议升级至最新版本】 下面展示两种学习曲线的绘制方法： '''sklearn.learning_curve 中的 learning curve学习曲线 可以很直观的看出我们的 model 学习的进度, 对比发现 有没有overfitting 的问题. 然后我们可以对我们的 model 进行调整, ...
sklearn 绘制学习曲线(模型状态评估)
weixin_42568012的博客
03-27 2682
不同训练集大小，模型在训练集和验证集上的得分变化曲线
绘制学习曲线——plot_learning_curve
热门推荐
昆兰.沃斯 的博客
09-09 4万+
学习曲线：一种用来判断训练模型的一种方法，通过观察绘制出来的学习曲线图，我们可以比较直观的了解到我们的模型处于一个什么样的状态，如：过拟合（overfitting）或欠拟合（underfitting） 先来看看如何解析学习曲线图： 要看深刻了解上面的图形意义，你需要了解偏差（bias）、方差（variance）对于训练模型的意义，可以参考这里，当你了解后，我们来看看上面的图形代表的意义：（...
sklearn 学习曲线Learning Curve和 validation_curve
vincent_duan的专栏
11-11 5982
学习曲线是什么？ 简单来说，就是用学习曲线(learning curve)来判断模型状态：过拟合还是欠拟合。 学习曲线是根据不同训练集大小，模型在训练集和验证集上的得分变化曲线。也就是以样本数为横坐标，训练和交叉验证集上的得分（如准确率）为纵坐标。learning curve可以帮助我们判断模型现在所处的状态：过拟合（overfiting / high variance） or 欠拟合（underfitting / high bias，模型欠拟合、过拟合、偏差和方差平衡 时对应的学习曲线如下图所示： （1
Scikit-Learn 1.4使用指南：模型可视化
数智笔记
02-07 833
Scikit-learn为机器学习定义了一个简单的API，用于创建可视化图表。该API的关键特点是允许快速绘图和可视化调整而无需重新计算。对象允许我们在将来的图表中继续使用已计算的SVC的ROC曲线。请注意，我们可以从支持向量机获取预测结果，然后使用。有时，我们只想计算一次预测，这时应该使用。接下来，我们训练一个随机森林分类器，并使用。是一个RocCurveDisplay。传递给绘图函数，以调整曲线的透明度。方法将使用拟合的估计器和一些数据（方法再次绘制先前计算的ROC曲线。，它将计算的值存储为名为。
《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow第2版》-学习笔记（4）：训练模型
Morganfs的博客
04-16 1974
第四章 训练模型 · Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition, by Aurélien Géron (O’Reilly). Copyright 2019 Aurélien Géron, 978-1-492-03264-9. · 环境：Anaconda（Python 3.8） + Pycharm · 学习时间：2022.04.16~2022.04.？ 到目前为止，我们已经探讨了不同机器学
4、机器学习模型构建：Scikit-learn与PySpark实战
最新发布
n4o5p6q7r的博客
09-13 74
本文详细介绍了如何使用Scikit-learn和PySpark构建逻辑回归模型，涵盖数据处理、模型训练、超参数调整与性能评估全过程。通过k折交叉验证和分布式计算对比，分析了两种框架在不同场景下的优势与适用性，并结合AUC、准确率、ROC曲线和混淆矩阵等指标进行模型验证。文章还提供了技术细节解析、实际应用建议及未来发展方向，为读者在实际项目中选择合适工具和优化模型性能提供全面指导。
Scikit-Learn机器学习基础教程与代码实例
全世界的博客
07-02 2164
根据模型的评估结果，我们可以选择表现最好的模型，并根据实际需求（如准确率、解释性、计算效率等）来决定最终的模型。同时，根据模型的性能，可能需要进一步优化特征工程或尝试其他模型。最后，将模型部署到生产环境中，以便在实际应用中使用。# 选择最佳模型else:# 保存模型在这个项目实战案例中，我们通过数据探索、特征工程、模型训练与优化、模型评估与验证，最终选择了一个适合实际应用的机器学习模型。这个过程展示了Scikit-Learn在实际项目中的应用，以及如何利用其功能来提高模型性能。
学习曲线图
Make Progress Everyday!
02-15 1377
学习曲线图 
.NET学习曲线图
justinchen的专栏
02-13 5001
 在学习编程以前，通过《计算机科学导论》课程的学习，对计算机科学有一个大致全面的了解也是很有必要的。在学习面向对象的C++/JAVA/C#等语言以前，最好具有一定的面向过程的编程经验，比如C语言。另外，在图1中还漏掉了一项比较重要的技术——数据库技术，对于希望今年暑假与大三同学一起实习的2004级学生来说，如果你们认真阅读了我发布的实习手册的话，就会发现数据库的相关知识非常重要，大家可以先阅读
sklearn 中的学习曲线learning_curve()
weixin_44360866的博客
10-14 692
学习曲线
SKlearn库学习曲线
weixin_33834137的博客
02-25 281
思想： # 1.现将所有样本用交叉验证方法或者（随机抽样方法) 得到 K对 训练集-验证集# 2.依次对K个训练集，拿出数量不断增加的子集如m个，并在这些K*m个子集上训练模型。# 3.依次在对应训练集子集、验证集上计算得分。# 4.对每种大小下的子集，计算K次训练集得分均值和K次验证集得分均值，共得到m对值。# 5.绘制学习率曲线。x轴训练集样本量，y轴模型得分或预测准确率。 用...
学习曲线learning_curve
YPS的博客
11-03 2965
确定交叉验证的针对不同训练集大小的训练和测试分数。 一种用来判断训练模型的一种方法，通过观察绘制出来的学习曲线图，我们可以比较直观的了解到我们的模型处于一个什么样的状态，如：过拟合（overfitting）或欠拟合（underfitting）。 交叉验证生成器将整个数据集拆分为训练和测试数据中的k次。 具有不同大小的训练集的子集将用于训练估计器，并为每个训练子集大小和测试集计算分数。 之后，对于每个训练子集大小，将对所有k次运行的得分进行平均。 sklearn.model_selection.learnin
利用sklearn自带模块绘制学习曲线
kaqqaqq的博客
05-12 292
利用sklearn自带模块learning_curve绘制学习曲线，查看随着训练数据量的增加模型分数的变换
学习曲线-Learning Curve
GitzLiu
09-11 3万+
学习曲线是什么？ 【简单来说】 学习曲线(learning curve)来判断模型状态：过拟合欠拟合 【详细来说】 学习曲线是不同训练集大小，模型在训练集和验证集上的得分变化曲线。也就是以样本数为横坐标，训练和交叉验证集上的得分（如准确率）为纵坐标。learning curve可以帮助我们判断模型现在所处的状态：过拟合（overfiting / high variance） or ...
个人的学习曲线模型(UML)
一雨田的专栏
08-10 5834
下面就是我的学习曲线图了：我解释一下这个图：第一道是初始阶段（一重天，也就是基础），第二道是对应于某个学习点要使用的工具（也就是我们的兵器，剑），第三道是 进阶阶段（二重天，最高有多少重天我也不知道 :)）。学习是一种动态过程，可以使用活动图来建模，但是并不是说学习计算机技术就一定要从头到尾串行的学习，这个过程可以是迭代的。大家还可以看到这个活动图没有结束点，是因为学海无边，我到现在还没找
sklearn 多种模型的学习曲线 拟合中的特性与运行速度（机器学习）
优快云 精品推荐
02-08 1141
文章目录案例实战：多种模型的学习曲线1、导入相关库2、定义画图函数3、准备数据4、循环调用函数画图 案例实战：多种模型的学习曲线 1、导入相关库 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # 随机森林模型 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # 决策树 from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 逻辑回归 from skl
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