📚sklearn中的学习曲线 📈learning_curve函数🧐

在机器学习中，评估模型性能是一个重要环节。而sklearn库中的`learning_curve()`函数便是这一过程中的得力助手！它能帮助我们绘制学习曲线，直观地展示模型随着训练样本数量增加时的表现。💡

首先，让我们了解它的基本用法：

通过设置不同的训练集大小，`learning_curve()`会返回训练得分和验证得分，从而帮助判断模型是否存在欠拟合或过拟合问题。🌈

当曲线趋于平稳时，说明模型已经充分学习了数据；如果训练集得分远高于验证集，则可能存在过拟合现象。反之，若两者均较低，则可能是欠拟合。⚠️

此外，此函数还支持多种参数调整，如交叉验证次数、评分标准等，极大提升了灵活性。🌟

总之，熟练掌握`learning_curve()`不仅能优化模型效果，还能加深对算法的理解。💪快去试试吧！🚀