使用学习曲线诊断机器学习模型性能

学习曲线是模型学习性能随经验或时间变化的曲线。 学习曲线是机器学习中广泛使用的诊断工具，用于从训练数据集中增量学习算法。该模型可以在训练数据集和每次训练更新后的验证数据集上进行评估，并可以创建测试性能的曲线图来显示学习曲线。 在训练过程中回顾模型的学习曲线，可以用来诊断学习中的问题，例如模型的过拟合或欠拟合，以及训练和验证数据集是否具有适当的代表性。 在本文中，您将发现学习曲线，以及如何使用它们来

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