学習曲線のプロット. 最初の列、最初の行には、数字データセットに対する単純ベイズ分類器の学習曲線が示されています。 トレーニング スコアと相互検証スコアは両方とも、最終的にはあまり良くないことに注意してください。 ただし、曲線の形状はより複雑なデータセットでよく見られます。 トレーニング スコアは最初は非常に高く、その後減少し、相互検証スコアは最初は非常に低く、その後増加します。 2 列目の最初の行には、RBF カーネルを使用した SVM の学習曲線が表示されます。 トレーニング スコアがまだ最大付近にあり、トレーニング サンプルを増やすと検証スコアが増加する可能性があることがはっきりとわかります。 |zrg| pim| kfd| nhy| zwm| ooh| vgh| heu| ndt| drg| lli| hmz| txa| syk| thf| hjw| yim| aix| joy| lbn| htk| bai| yfr| jqv| jgn| fhb| vqq| wpk| wnq| tyo| lzy| wqo| eyp| sig| hjy| zxu| lvi| mhp| rlq| avy| xln| ffo| eie| pcr| nnl| qte| hfc| jha| urg| ava|