Sklearn多种模型的学习曲线拟合特性与运行速度

机器学习中，评估模型的性能是十分重要的一步。学习曲线是一种有效的工具，用于可视化模型在不同训练样本数量下的性能表现。Scikit-learn（sklearn）库是一个流行的Python机器学习库，提供了许多常用的机器学习算法和工具。在本文中，我们将介绍如何使用sklearn来绘制多种模型的学习曲线，并探讨拟合特性与运行速度之间的关系。

首先，我们需要导入一些必要的库和数据集。为了说明问题，我们选择鸢尾花数据集作为示例。鸢尾花数据集是一个经典的分类问题，包含了150个样本和4个特征。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn