私の質問: svm モジュール (SVC クラス) でトレーニング エラーを取得するにはどうすればよいですか?
使用されるトレーニング データの数 (または C / gamma などの他の機能) に対するトレーニング セットとテスト セットのエラーのプロットを実行しようとしています。ただし、SVM のドキュメントによると、そのようなデータを返すための公開された属性やメソッドはありません。私は RandomForestClassifier が oob_score_ を公開していることを発見しました。
トレーニング データのスコアを計算するだけです。
>>> model.fit(X_train, y_train).score(X_train, y_train)
モジュールから他のパフォーマンス メトリックを使用することもできsklearn.metricsます。ドキュメントはここにあります：
http://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html
またoob_score_、トレーニングスコアではなく、テスト/検証スコアの推定値です。
'learning_curve'を使用して学習曲線をプロットすることもできます。ここに例があります。
>>> from sklearn.model_selection import learning_curve
>>> train_sizes, train_scores, valid_scores = learning_curve(
... SVC(kernel='linear'), X, y, train_sizes=[50, 80, 110], cv=5)
詳細については、https: //scikit-learn.org/stable/modules/learning_curve.html を参照してください。