sns.lineplot(ax=axes[0], x=train_sizes_TR, y=train_scores_TR.mean(axis=1))

这是一个 Python 中使用 seaborn 库绘制折线图的代码。其中，sns.lineplot() 函数用于绘制折线图，ax 参数指定了绘制的坐标轴，x 和 y 分别指定了横轴和纵轴的数据。train_sizes_TR 和 train_scores_TR 是数据集。

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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。