ax.fill_between(train_sizes, train_scores_mean - train_scores_std, train_scores_mean + train_scores_std, alpha=0.1, color="r") ax.fill_between(train_sizes, test_scores_mean - test_scores_std, test_scores_mean + test_scores_std, alpha=0.1, color="g")
时间: 2024-04-09 22:31:17 浏览: 16
这段代码是用于在图形中填充两个区域。第一个区域是训练集得分的平均值减去训练集得分的标准差和训练集得分的平均值加上训练集得分的标准差之间的区域,填充的颜色为红色。第二个区域是测试集得分的平均值减去测试集得分的标准差和测试集得分的平均值加上测试集得分的标准差之间的区域,填充的颜色为绿色。这样可以直观地显示出训练集和测试集得分的差异范围。
相关问题
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=90, max_depth=) train_sizes, train_scores, cv_scores = learning_curve(rf,x_train,y_train,cv=5,train_sizes=np.linspace(0.01,1,100)) train_scores_mean = np.mean(train_scores, axis=1) train_scores_std = np.std(train_scores, axis=1) cv_scores_mean = np.mean(cv_scores, axis=1) cv_scores_std = np.std(cv_scores, axis=1) fig = plt.figure(figsize=(8,6), dpi=200) ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8]) ax.plot(train_sizes, train_scores_mean, color='dodgerblue', alpha=0.8) ax.plot(train_sizes, cv_scores_mean, color='g', alpha=0.8) ax.fill_between(train_sizes, train_scores_mean - train_scores_std, train_scores_mean + train_scores_std, alpha=0.1, color="dodgerblue") ax.fill_between(train_sizes, cv_scores_mean - cv_scores_std, cv_scores_mean + cv_scores_std, alpha=0.1, color="g") ax.legend(labels=['train_set_scores', 'cross_val_scores'], loc='best') ax.set_title('Learning curve of the random forests') ax.grid(True) ax.set_xlabel('The number of training samples') ax.set_ylabel('Model score') plt.savefig('Learning curve of the random forests.jpg') plt.show()
这段代码使用了随机森林分类器(RandomForestClassifier)进行训练,并使用学习曲线(learning_curve)来评估模型的性能。具体来说,它通过在训练集上逐渐增加样本数量,并在交叉验证集上计算模型得分,来绘制训练集和交叉验证集得分随训练集样本数量变化的曲线。这可以帮助我们判断模型是否存在过拟合或欠拟合的问题。
其中,n_estimators是指随机森林中树的个数,max_depth是指每棵树的最大深度。learning_curve函数中的train_sizes参数指定了训练集的大小范围,np.linspace(0.01,1,100)表示从0.01到1均匀取100个数,即训练集大小从1%到100%。cv参数指定了交叉验证的折数,这里设置为5。最后,绘制了训练集得分和交叉验证集得分随训练集样本数量变化的曲线,并保存了图片。
train_loss_mean = -np.mean(train_scores, axis=1)这个不对吧
这个看上去的确有点奇怪,因为通常来说损失值应该是越小越好,但是这里的负数符号可能是出于历史原因或者特定的应用场景而设定的。
一种可能的解释是,如果使用了某些优化算法(如梯度下降),那么损失值的计算可能是通过最小化成本函数来实现的。在这种情况下,最小化成本函数等价于最大化训练分数,因此训练分数的负数被用作损失值。
另外,如果训练分数的范围是负无穷到正无穷,那么取负数可以将范围变为正数,使得统计指标更加直观易懂。不过这只是一种猜测,具体还需要参考具体的代码实现和文档说明。