scikit-learn：3.5. Validation curves: plotting scores to evaluate models

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#scikit-learn #机器学习 #模型评估 #learning curves #validation curves

本文介绍了scikit-learn中用于评估模型的两种方法：验证曲线和学习曲线。验证曲线展示了单一超参数如何影响训练分数和验证分数，帮助判断模型是否存在过拟合或欠拟合。学习曲线则通过展示不同训练样本数量下的训练和验证分数，揭示模型在增加数据量时的泛化能力。通过对不同情况的分析，强调了选择合适超参数和增加样本数量的重要性。

参考：http://scikit-learn.org/stable/modules/learning_curve.html



estimator's generalization error can be decomposed in terms ofbias, variance and noise. The bias of an estimator is its average error for different training sets. The variance of an estimator indicates how sensitive it is to varying training sets. Noise is a property of the data.



首先介绍背景，进而引入本节要讲的内容，背景就是：

针对函数COS(1.5π x)，分别使用不同的estimators fit the function：linear regression with polynomial features of degree 1, 4 and 15，结果图如下：

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