用学习曲线learning curve 来判别过拟合问题 - 腾讯云

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怎么解读？当训练集和测试集的误差收敛但却很高时，为高偏差。

左上角的偏差很高，训练集和验证集的准确率都很低，很可能是欠拟合。

我们可以增加模型参数，比如，构建更多的特征，减小正则项。

此时通过增加数据量是不起作用的。

当训练集和测试集的误差之间有大的差距时，为高方差。

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。

右上角方差很高，训练集和验证集的准确率相差太多，应该是过拟合。

我们可以增大训练集，降低模型复杂度，增大正则项，或者通过特征选择减少特征数。

理想情况是是找到偏差和方差都很小的情况，即收敛且误差较小。

怎么画？在画学习曲线时，横轴为训练样本的数量，纵轴为准确率。

例如同样的问题，左图为我们用naiveBayes分类器时，效果不太好，分数大约收敛在0.85，此时增加数据对效果没有帮助。

右图为SVM（RBFkernel），训练集的准确率很高，验证集的也随着数据量增加而增加，不过因为训练集的还是高于验证集的，有点过拟合，所以还是需要增加数据量，这时增加数据会对效果有帮助。

上图的代码如下：模型这里用GaussianNB和SVC做比较， 模型选择方法中需要用到learning_curve和交叉验证方法ShuffleSplit。

importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt fromsklearn.naive_bayesimportGaussianNB fromsklearn.svmimportSVC fromsklearn.datasetsimportload_digits fromsklearn.model_selectionimportlearning_curve fromsklearn.model_selectionimportShuffleSplit复制首先定义画出学习曲线的方法， 核心就是调用了sklearn.model_selection的learning_curve， 学习曲线返回的是train_sizes,train_scores,test_scores， 画训练集的曲线时，横轴为train_sizes,纵轴为train_scores_mean， 画测试集的曲线时，横轴为train_sizes,纵轴为test_scores_mean：defplot_learning_curve(estimator,title,X,y,ylim=None,cv=None, n_jobs=1,train_sizes=np.linspace(.1,1.0,5)): ~~~ train_sizes,train_scores,test_scores=learning_curve( estimator,X,y,cv=cv,n_jobs=n_jobs,train_sizes=train_sizes) train_scores_mean=np.mean(train_scores,axis=1) test_scores_mean=np.mean(test_scores,axis=1) ~~~复制在调用plot_learning_curve时，首先定义交叉验证cv和学习模型estimator。

这里交叉验证用的是ShuffleSplit，它首先将样例打散，并随机取20％的数据作为测试集，这样取出100次，最后返回的是train_index,test_index，就知道哪些数据是train，哪些数据是test。

estimator用的是GaussianNB，对应左图：cv=ShuffleSplit(n_splits=100,test_size=0.2,random_state=0) estimator=GaussianNB() plot_learning_curve(estimator,title,X,y,ylim=(0.7,1.01),cv=cv,n_jobs=4)复制再看estimator是SVC的时候，对应右图：cv=ShuffleSplit(n_splits=10,test_size=0.2,random_state=0) estimator=SVC(gamma=0.001) plot_learning_curve(estimator,title,X,y,(0.7,1.01),cv=cv,n_jobs=4)复制资料： http://scikit-learn.org/stable/modules/learning_curve.html#learning-curve http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_learning_curve.html#sphx-glr-auto-examples-model-selection-plot-learning-curve-py本文参与腾讯云自媒体分享计划，欢迎热爱写作的你一起参与！本文分享自作者个人站点/博客：https://www.jianshu.com/p/28f02bb59fe5复制如有侵权，请联系[email protected]删除。

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SamGorsklearn.model_selection.learning_curve本文是对scikit-learn.org上函数说明一文的翻译。

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