sklearn实现迭代次数与AUC值的关系图

在sklearn中，可以使用`learning_curve`函数来绘制迭代次数与AUC值的关系图。

首先，需要导入相关的库和模型，以及准备好数据集。这里以使用Logistic回归模型为例：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import learning_curve
import matplotlib.pyplot as plt

# 准备数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_informative=10, n_redundant=0, random_state=42)

接下来，使用`learning_curve`函数来获取不同迭代次数下的训练集和测试集的AUC值：

# 计算不同迭代次数下的训练集和测试集的AUC值
train_sizes, train_scores, test_scores = learning_curve(
    estimator=LogisticRegression(),
    X=X,
    y=y,
    train_sizes=[0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 0.9],
    scoring='roc_auc',
    cv=5,
    n_jobs=-1,
)

其中，`estimator`参数指定使用的模型，`X`和`y`参数是数据集，`train_sizes`参数指定不同的训练集大小，`scoring`参数指定评估指标（这里选择AUC），`cv`参数指定交叉验证的折数，`n_jobs`参数指定并行计算的进程数。

最后，将得到的训练集和测试集的AUC值绘制成图表：

# 绘制学习曲线图
plt.plot(train_sizes, train_scores.mean(axis=1), label='Training score')
plt.plot(train_sizes, test_scores.mean(axis=1), label='Cross-validation score')
plt.legend()
plt.xlabel('Number of iterations')
plt.ylabel('AUC score')
plt.show()

这里通过`mean`函数来计算每个迭代次数下多次交叉验证的平均AUC值。绘制出的图表可以帮助我们了解不同迭代次数下模型的AUC表现，以及是否存在过拟合或欠拟合等问题。