📚 Python机器学习基础之✨learning_curve(学习曲线)✨
发布时间：2025-03-27 16:28:36来源：
在Python机器学习的学习过程中，有一个非常重要的工具——学习曲线（learning_curve）。它能够帮助我们直观地了解模型在训练集和验证集上的表现，从而优化模型参数和选择合适的算法。简单来说，学习曲线就是通过绘制不同样本数量下模型的表现来判断模型是否存在欠拟合或过拟合。
当你开始用Python构建机器学习模型时，可以借助`sklearn.model_selection`中的`learning_curve()`函数快速生成学习曲线图。例如，通过调整训练数据的大小并记录模型的训练得分与测试得分，就可以发现模型是否需要更多的数据或者是否应该简化模型复杂度。
💡 举个例子，如果训练得分很高而测试得分很低，则可能意味着模型过拟合；反之，若两者都低，则可能是欠拟合。因此，合理解读学习曲线对于提升模型性能至关重要。掌握这一技能，不仅能让您的代码更高效，也能让模型更加精准！🚀
Python 机器学习 学习曲线 编程小技巧
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