Python机器学习中表现模型拟合程度的曲线有哪些

在Python机器学习中表现模型拟合程度的曲线主要有以下几种：

1. 学习曲线（Learning Curve）：学习曲线展示了模型在训练集和验证集上的表现随着训练样本数量的增加而变化的趋势。它可以帮助我们判断模型是欠拟合还是过拟合。

2. 验证曲线（Validation Curve）：验证曲线展示了模型在不同超参数设置下的表现随着超参数的变化而变化的趋势。它可以帮助我们选择最优的超参数。

3. 残差图（Residual Plot）：残差图展示了模型的预测值与观测值之间的差异随着观测值的变化而变化的趋势。它可以帮助我们判断模型是否存在误差项的非线性关系、异方差性等问题。

4. ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）：ROC曲线展示了分类模型在不同阈值下的召回率和假正率之间的权衡关系。它可以帮助我们选择最优的分类阈值。

5. AUC曲线（Area Under Curve Curve）：AUC曲线展示了ROC曲线下的面积，即分类模型在不同阈值下的召回率和假正率之间的整体表现。它可以帮助我们比较不同分类模型的表现。