调参学习曲线Python

调参学习曲线是指在机器学习模型中，通过改变模型的超参数来寻找最佳的参数组合，以达到最好的性能。Python中有多种方法可以进行调参学习曲线的绘制和分析。

一种常用的方法是使用GridSearchCV或RandomizedSearchCV进行网格搜索或随机搜索。这些方法可以自动遍历给定的超参数组合，并通过交叉验证来评估每个组合的性能。然后，可以绘制学习曲线来可视化不同超参数值对模型性能的影响。

另一种方法是使用可视化库如matplotlib或seaborn来绘制学习曲线。学习曲线通常以超参数值为横坐标，性能指标（如准确率、F1分数等）为纵坐标。通过绘制不同超参数值下的性能曲线，可以找到最佳的超参数组合。

以下是一个示例代码，展示了如何使用GridSearchCV和matplotlib来绘制调参学习曲线：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义超参数范围
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10, 100], 'gamma': [0.1, 0.01, 0.001, 0.0001]}

# 创建SVC模型
model = SVC()

# 创建GridSearchCV对象
grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=5)

# 拟合数据
grid_search.fit(X, y)

# 获取不同超参数组合下的性能指标
results = grid_search.cv_results_
mean_scores = results['mean_test_score']

# 绘制学习曲线
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(range(len(mean_scores)), mean_scores)
plt.xticks(range(len(mean_scores)), param_grid['C'])
plt.xlabel('C')
plt.ylabel('Mean Test Score')
plt.title('Learning Curve')
plt.show()