1，以下是用分别用逻辑回归与神经网络得出的学习曲线，通过sklearn learning_curve 方法获取并画出的图。这个图有点奇怪，为什么train dataset和cv dataset都是一个方向并且比较一致的？请高手帮忙分析一下，如下图：
2，这两个模型通过测试数据得出的相关评价指标都比较高的，如下：
1个回答
你的train_size是什么意思？
在训练刚开始的时候方向一致是很正常的，根据你的图里来看，两个模型可能都还在欠拟合的阶段，所以training accuracy和cv accuracy都是在上升。一般来说t随着训练次数增加，模型会从欠拟合状态变为过拟合的状态，这个过程中train的accuracy会持续上升，而cv的accuracy会在某个点之后开始下降，开始下降的这个点就是这个模型的最优状态。
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kidd23
2020-02-23 16:12
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