No module named 'sklearn.learning_curve'

在Python中，`sklearn.learning_curve`模块已经被弃并从Scikit-learn库中移除。该模块在Scikit-learn版本0.20之后不再可用。如果你使用的是较新的Scikit-learn版本，你可以考虑使用`sklearn.model_selection`模块中的`learning_curve`函数来替代。

`learning_curve`函数可以用于绘制学习曲线，帮助我们分析模型的训练和测试误差随着训练样本数量的变化而变化的情况。它可以帮助我们判断模型是否存在欠拟合或过拟合的问题。

如果你想使用`learning_curve`函数，你需要先安装Scikit-learn库，并导入`sklearn.model_selection`模块。下面是一个示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import learning_curve
from sklearn.svm import SVC

# 加载数据集
digits = load_digits()
X, y = digits.data, digits.target

# 定义支持向量机分类器
clf = SVC()

# 绘制学习曲线
train_sizes, train_scores, test_scores = learning_curve(clf, X, y, cv=5)

# 计算平均值和标准差
train_mean = np.mean(train_scores, axis=1)
train_std = np.std(train_scores, axis=1)
test_mean = np.mean(test_scores, axis=1)
test_std = np.std(test_scores, axis=1)

# 绘制学习曲线图
plt.figure()
plt.plot(train_sizes, train_mean, 'o-', color="r", label="Training score")
plt.plot(train_sizes, test_mean, 'o-', color="g", label="Cross-validation score")
plt.fill_between(train_sizes, train_mean - train_std, train_mean + train_std, alpha=0.1, color="r")
plt.fill_between(train_sizes, test_mean - test_std, test_mean + test_std, alpha=0.1, color="g")
plt.xlabel("Training examples")
plt.ylabel("Score")
plt.legend(loc="best")
plt.show()

这是一个简单的示例，你可以根据自己的需求进行修改和扩展。希望对你有帮助！