繪製學習曲線，以確定模型的學習狀況
from sklearn.svm import linearsvc
from sklearn.learning_curve import learning_curve
# 繪製學習曲線，以確定模型的狀況
defplot_learning_curve
(estimator, title, x, y,ylim=none, cv=none,
train_sizes=np.linspace(.1, 1.0, 5)):
''' 畫出data在某模型上的learning curve.
引數解釋
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estimator : 你用的分類器。
title : **的標題。
x : 輸入的feature，numpy型別
y : 輸入的target vector
ylim : tuple格式的(ymin, ymax), 設定影象中縱座標的最低點和最高點
cv : 做cross-validation的時候，資料分成的份數，其中乙份作為cv集，其餘n-1份作為training(預設為3份)
'''plt.figure()
train_sizes, train_scores, test_scores = learning_curve(
estimator, x, y, cv=5, n_jobs=1, train_sizes=train_sizes)
train_scores_mean = np.mean(train_scores, axis=1)
train_scores_std = np.std(train_scores, axis=1)
test_scores_mean = np.mean(test_scores, axis=1)
test_scores_std = np.std(test_scores, axis=1)
plt.fill_between(train_sizes, train_scores_mean - train_scores_std,
train_scores_mean + train_scores_std, alpha=0.1,
color="r")
plt.fill_between(train_sizes, test_scores_mean - test_scores_std,
test_scores_mean + test_scores_std, alpha=0.1, color="g")
plt.plot(train_sizes, train_scores_mean, 'o-', color="r",
label="training score")
plt.plot(train_sizes, test_scores_mean, 'o-', color="g",
label="cross-validation score")
plt.xlabel("training examples")
plt.ylabel("score")
plt.legend(loc="best")
plt.grid("on")
if ylim:
plt.ylim(ylim)
plt.title(title)
plt.show()
# 少樣本的情況情況下繪出學習曲線
plot_learning_curve(linearsvc(c=10.0), "linearsvc(c=10.0)",
x, y, ylim=(0.8, 1.01),
train_sizes=np.linspace(.05, 0.2, 5))
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