10/17 5세션

A. 러닝커브

• from sklearn.model_selection import learning_curve

# Learning Curve 수행
tr_size, tr_scores, val_scores = learning_curve(model,
                                                x,
                                                y,
                                                train_sizes=range(10, 7900, 20),
                                                shuffle=True,
                                                cv=5)

• 학습 데이터를 10개부터 7900개까지 20개씩 올리면서 모델 만들기
• tr_size (학습 데이터 개수), tr_scores(학습 성능), val_scores(결과 점수)

• 데이터가 많아도 1000개 정도 데이터보다 학습 성능이 더 올라가지 않는다.
• 많은 데이터보다는 좋은 데이터가 적당히 있는 것이 좋다.