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绘制模型的学习曲线
来源：互联网
2023-03-16 19:29:42 版权归原作者所有，如有侵权，请联系我们
模型建立后可以通过调试一些参数使模型的学习最优，为避免多次尝试，顾可以通过绘制模型的学习曲线，从而找出最优的参数。
工具/原料
- 编程工具：jupyter
方法/步骤
用魔法命令查看本地硬件和第三方模块信息。如图示：
获取的信息如图示。
导入机器学习所需模块。如图示：
实例化数据集，并将其划分为训练集和测试集
特征训练集数据.如图示：
目标训练集数据。如图示：
特征测试集数据。如图示：
目标测试集数据。如图示：
用for循环创建10个决策树模型，每次模型的子节点深度加一。如图示：
为了得到限制树深度的最佳参数，因此模型的其他参数以及训练集合测试集数据都相同。如图示：
记录每次对模型的评估成绩。如图示：
绘制学习曲线
创建画布。如图示：
绘制学习曲线图。如图示：
设置横轴刻度。如图示：
给图像添加网格。如图示：
设置横纵坐标轴的镖旗。如图示：
绘制图例。如图示：
显示图片。如图示：
如上图示，当子节点深度设置为3时，模型的学习能力已经趋于稳定，因此可以将子节点的深度设置为3。
从学习曲线中就能够找出模型的最佳参数。如图示
以上方法由办公区教程网编辑摘抄自百度经验可供大家参考！
标签： python
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