def learningCurve(X, y, Xval, yval, Lambda):
时间: 2024-06-08 09:12:21 浏览: 3
该函数是用来绘制学习曲线的,它的输入参数包括:
- X:训练集的输入特征矩阵,大小为(m, n),其中m是训练集样本数,n是特征数。
- y:训练集的输出标签,大小为(m, 1)。
- Xval:交叉验证集的输入特征矩阵,大小为(mval, n),其中mval是交叉验证集样本数,n是特征数。
- yval:交叉验证集的输出标签,大小为(mval, 1)。
- Lambda:正则化参数。
该函数的输出结果是一个学习曲线图,用来观察模型在训练集和交叉验证集上的性能随着训练集大小的增加而变化的趋势。具体来说,该学习曲线图包括两条曲线:一条是训练集上的性能曲线,另一条是交叉验证集上的性能曲线。在绘制学习曲线时,我们需要先用不同大小的子训练集来训练模型,并记录训练集和交叉验证集上的性能指标(如误差)。然后,我们可以将这些性能指标随着训练集大小的增加而绘制成学习曲线图,从而观察模型在训练集和交叉验证集上的性能随着训练集大小的增加而变化的趋势。
相关问题
error_train, error_val = learningCurve(X_1, y, Xval_1, yval, Lambda)
这段代码可能是在进行机器学习模型的学习曲线绘制。其中,X_1 和 y 是训练集的特征和标签,Xval_1 和 yval 是交叉验证集的特征和标签,Lambda 是正则化参数。
函数 learningCurve 的作用是计算不同训练集大小下的训练误差和交叉验证误差。具体地,它会将训练集分成不同的大小,每个大小下都会训练出一个模型,并计算训练误差和交叉验证误差。最终,返回一个包含所有训练误差和交叉验证误差的元组 (error_train, error_val)。
error_train, error_val = learningCurve(X_poly, y, X_poly_val, yval, Lambda)
这行代码是一个函数调用,其中传入了五个参数:
- `X_poly`:训练集的特征矩阵,经过多项式扩展后的(每行是一个样本,每列是一个特征);
- `y`:训练集的标签向量(每行是一个样本的标签);
- `X_poly_val`:验证集的特征矩阵,经过多项式扩展后的;
- `yval`:验证集的标签向量;
- `Lambda`:正则化参数。
该函数的作用是画出学习曲线,即在不同训练集大小下训练的模型在训练集和验证集上的误差(代价函数值)随训练集大小的变化趋势。具体地,该函数会在训练集上取不同大小的子集,训练出模型并在训练集和验证集上分别计算代价函数值,最后画出两条曲线,分别表示训练集误差和验证集误差随训练集大小的变化。这个函数的返回值是两个向量,分别表示训练集误差和验证集误差。
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