validation_curve() takes 3 positional arguments but 5 positional arguments (and 1 keyword-only argument) were given
时间: 2023-12-05 16:38:16 浏览: 33
根据引用中提到的信息,我们可以知道validation_curve()函数的位置已经从sklearn.learning_curve.validation_curve()变为了sklearn.model_selection.validation_curve()。同时,根据引用中提到的错误信息,我们可以知道在调用validation_curve()函数时,传入的参数数量不正确。具体来说,该函数需要3个位置参数,但是传入了5个位置参数和1个关键字参数。因此,我们需要检查传入validation_curve()函数的参数数量是否正确,并且确认该函数的位置是否正确。如果位置正确,但是参数数量不正确,我们需要检查传入的参数是否符合该函数的要求。
相关问题
validation_curve仅接受3个参数
这个问题有点模糊,不太清楚你的问题是什么。如果你是在问sklearn中的validation_curve函数为什么只接受3个参数,那么我可以回答你:
在sklearn中,validation_curve函数用于绘制模型复杂度(比如某个超参数)对模型性能(比如交叉验证得分)的曲线。这个函数的参数有以下三个:
- estimator:你要拟合的模型,比如一个回归器或分类器
- X:特征矩阵
- y:标签向量
这三个参数是必须的,因为它们是拟合模型所必需的。其他的参数,比如超参数的名称和范围,以及交叉验证的方法,可以通过函数的关键字参数来传递。所以,虽然validation_curve函数只接受3个参数,但是它可以通过关键字参数来接受更多的参数。
validation_curve
validation_curve是一个用于绘制验证曲线的函数,它可以帮助我们评估模型的性能和调整模型的超参数。该函数有以下参数:
1. estimator:所使用的分类器,比如决策树、支持向量机等。
2. X:特征矩阵。
3. y:标签。
4. param_name:需要调整的超参数的名称。
5. param_range:需要调整的超参数的取值范围。
6. cv:交叉验证生成器或可迭代的次数。
7. scoring:模型评价标准。
8. n_jobs:并行运行的作业数。
该函数会返回三个数组:train_scores、test_scores和param_range。其中,train_scores和test_scores分别是训练集和测试集的得分,param_range是超参数的取值范围。我们可以使用这些数组来绘制验证曲线,以便更好地了解模型的性能和超参数的影响。