plt.fill_between(train_sizes, train_mean + train_std, train_mean - train_std, alpha=0.15, color='blue')是什么意思

这行代码是用来在学习曲线图中填充训练得分的标准差范围的，具体解释如下：

`plt.fill_between()`函数是用来在两条曲线之间填充颜色的，其中，第一个参数为x轴的值，第二个参数为y1轴的值，第三个参数为y2轴的值。alpha参数控制填充的透明度，取值范围为[0, 1]，color参数控制填充的颜色。

`train_mean + train_std`和`train_mean - train_std`表示训练得分的上下标准差，即用训练得分的均值加减标准差来确定训练得分的范围。这样填充的范围就是均值加减标准差的区域，可以显示出训练集得分的变化范围。

最终，`plt.fill_between()`函数会在学习曲线上方和下方填充相应颜色的区域，以突出显示训练得分的变化范围。

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plt.fill_between用法

plt.fill_between是matplotlib库中的一个函数，用于在两个指定的曲线之间填充颜色。具体用法是：

plt.fill_between(x, y1, y2=0, where=None, interpolate=False, step=None, *, data=None, **kwargs)

其中，x、y1、y2分别是指定曲线的横纵坐标，where是一个逻辑数组，指定哪些区域需要填充颜色，interpolate和step是用于插值和控制线段样式的参数。其他参数可以用于指定填充颜色等样式。

例如，如果要在x轴范围为[0, 1]，y轴范围为[-1, 1]的区域内，填充y=x和y=-x之间的颜色，可以使用以下代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 1, 100)
y1 = x
y2 = -x

plt.plot(x, y1, color='b', label='y=x')
plt.plot(x, y2, color='r', label='y=-x')
plt.fill_between(x, y1, y2, where=y1>y2, color='g', alpha=0.5)
plt.legend()

plt.show()

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。