前言
学习曲线函数：可以用于检验数据是否过拟合，并且可以评估多大的样本量用于训练才能达到最佳效果（了解数据如何影响模型的性能）。还可以用于测试模型的超参数。
一、learning_curve介绍
learning_curve函数介绍： 用于确定不同训练集大小的交叉验证训练和测试分数，交叉验证生成器在训练和测试数据中对整个数据集进行k次拆分。将使用具有不同大小的训练集的子集来训练估计器，并将计算每个训练子集大小的分数和测试集。之后，将对每个训练子集大小的所有k次运行的分数求平均。
sklearn.model_selection.learning_curve( estimator, X, y, *, groups=None, train_sizes=array([0.1, 0.33, 0.55, 0.78, 1.]), cv=None, scoring=None, exploit_incremental_learning=False, n_jobs=None, pre_dispatch='all', verbose=0, shuffle=False, random_state=None, error_score=nan, return_times=False, fit_params=None)
注意：
1、当训练集的准确率比其他独立数据集上的测试结果的准确率要高时，一般都是过拟合。
2、当训练集和验证集的准确率都很低，很可能是欠拟合。
一些常用参数：
1、estimator：传入的模型对象。
2、X：传入的特征
3、y：传入的标签
4、train_sizes：数组，代表训练示例的相对或绝对数量，将用于生成学习曲线。如果dtype为float，则视为训练集最大尺寸的一部分（由所选的验证方法确定），即，它必须在（0，1]之内，否则将被解释为绝对大小注意，为了进行分类，样本的数量通常必须足够大，以包含每个类中的至少一个样本（默认值：np.linspace（0.1，1.0，5））
5、cv
cv的可能输入是：
1）None，要使用默认的三折交叉验证（v0.22版本中将改为五折）
2）整数，用于指定（分层）KFold中的折叠数，比如说10
3）CV splitter：分割器，例如我们这里用到的ShuffleSplit
6、n_jobs：运行的cpu个数。 -1表示使用所有处理器。
7、random_state：随机数种子。
返回值：
train_sizes_abs：返回生成的训练样本数量列表。
train_scores：数组，形状（n_ticks，n_cv_folds），训练集得分列表。
test_scores：数组，形状（n_ticks，n_cv_folds）测试集得分列表。
二、实战
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from scipy import stats def plot_learning_curve(estimator, title, X, y, ylim=None, cv=None, n_jobs=1, train_sizes=np.linspace(.1, 1.0, 5)): ''' 定义画出学习曲线的方法，核心是调用learning_curve方法。 ''' plt.figure() plt.title(title) if ylim is not None: plt.ylim(*ylim) plt.xlabel("Training examples") plt.ylabel("Score") # 这里交叉验证调用的必须是ShuffleSplit。 # n_jobs： 要并行运行的作业数，这里默认为1，如果-1则表示使用所有处理器。 train_sizes, train_scores, test_scores = learning_curve( estimator, X, y, cv=cv, n_jobs=n_jobs, train_sizes=train_sizes) # 返回值： # train_sizes: 训练示例的等分比例，代表着横坐标有几个点。 # train_scores： 训练集得分: 二维数组，shape:(5, 100) # test_scores：测试集得分 # print(train_scores) # print(test_scores) # 最后求得五个平均值 train_scores_mean = np.mean(train_scores, axis=1) train_scores_std = np.std(train_scores, axis=1) test_scores_mean = np.mean(test_scores, axis=1) test_scores_std = np.std(test_scores, axis=1) print(train_sizes) print(train_scores_mean) print(test_scores_mean) plt.grid() plt.fill_between(train_sizes, train_scores_mean - train_scores_std, train_scores_mean + train_scores_std, alpha=0.1, color="r") plt.fill_between(train_sizes, test_scores_mean - test_scores_std, test_scores_mean + test_scores_std, alpha=0.1, color="g") plt.plot(train_sizes, train_scores_mean, 'o-', color="r", label="Training score") plt.plot(train_sizes, test_scores_mean, 'o-', color="g", label="Cross-validation score") plt.legend(loc="best") return plt # X是2310行，37列的数据 X = train_data.values y = train_target.values # 图一 title = r"LinearRegression" # ShuffleSplit：将样例打散，随机取出20%的数据作为测试集，这样取出100次， cv = ShuffleSplit(n_splits=100, test_size=0.2, random_state=0) estimator = LinearRegression() #建模 plot_learning_curve(estimator, title, X, y, ylim=(0.5, 1), cv=cv, n_jobs=1)
输出：
参考文章：
Sklearn — 检视过拟合Learning curve.
官方文档.
sklearn中的学习曲线learning_curve函数.
总结
好耶好耶。
