train_sizes, train_scores, test_scores = learning_curve(estimator, X, y, cv=cv, n_jobs=n_jobs)报错
时间: 2024-04-10 16:28:59 浏览: 17
这个错误通常发生在使用learning_curve函数时,其中一个参数传递错误。根据错误提示,learning_curve函数被调用时传递了错误数量的位置参数。
learning_curve函数需要以下参数:
- estimator: 用于拟合数据的估计器对象。
- X: 输入特征数据。
- y: 目标变量数据。
- cv: 交叉验证的折叠策略。
- n_jobs: 并行运行的作业数量。
请检查你的代码,确保你在调用learning_curve函数时正确提供了这些参数,并且没有传递多余的参数。如果你仍然无法找到错误,请提供更多的代码片段,以便我能够更好地帮助你解决问题。
相关问题
rain_sizes,train_loss,test_loss=learning_curve()想要获得train_loss,test_loss,在这个函数里的scoring属性设置什么
在sklearn中的learning_curve()函数中,scoring参数用于指定模型评估的指标,但其默认值是None。由于我们想要获得train_loss和test_loss,我们需要将scoring参数设置为'mean_squared_error'或'r2',这取决于你想要使用什么评估指标。设置为'mean_squared_error'时,函数将返回训练和测试集上的均方误差;设置为'r2'时,函数将返回训练和测试集上的R方值。例如:
```
from sklearn.model_selection import learning_curve
from sklearn.linear_model import LinearRegression
train_sizes, train_scores, test_scores = learning_curve(
LinearRegression(), X, y, scoring='mean_squared_error')
train_loss = -np.mean(train_scores, axis=1)
test_loss = -np.mean(test_scores, axis=1)
```
或者
```
train_sizes, train_scores, test_scores = learning_curve(
LinearRegression(), X, y, scoring='r2')
train_loss = np.mean(train_scores, axis=1)
test_loss = np.mean(test_scores, axis=1)
```
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。
相关推荐
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)