莫烦sklearn学习自修第八天【过拟合问题】

1. 什么是过拟合问题

所谓过拟合问题指的是使用训练样本进行训练时100%正确分类或规划，当使用测试样本时则不能正确分类和规划

2. 代码实战（模拟过拟合问题）

from __future__ import print_function
from sklearn.learning_curve import  learning_curve
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.svm import SVC
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
digits = load_digits()
X = digits.data
y = digits.target
 
# 在0.1， 0.25， 0.5等的训练数据处取出训练损失和测试损失
train_sizes, train_loss, test_loss= learning_curve(
        SVC(gamma=0.01), X, y, cv=10, scoring='mean_squared_error',
        train_sizes=[0.1, 0.25, 0.5, 0.75, 1])
train_loss_mean = -np.mean(train_loss, axis=1)
test_loss_mean = -np.mean(test_loss, axis=1)
 
plt.plot(train_sizes, train_loss_mean, 'o-', color="r",
             label="Training")
plt.plot(train_sizes, test_loss_mean, 'o-', color="g",
             label="Cross-validation")
 
plt.xlabel("Training examples")
plt.ylabel("Loss")
plt.legend(loc="best")
plt.show()

注意：当使用gramma=0.0001时没有过拟合问题； 当使用gramma=0.001时出现了过拟合问题