我训练了几种模型，想将每个模型的学习曲线绘制在一张图上

我尝试了这种方法，并且它有效。但感觉有些重复。

train_sizes, train_scores, test_scores = learning_curve(model,                                                         train_dummies,                                                         y,                                                        cv=5,                                                      scoring='neg_mean_squared_error')

因为我需要为每个模型重复train_scores和test_scores的操作。

我尝试使用for循环来实现。

首先，我将模型保存到一个数组中。

arr = [m1,m2,m3]

但当我开始for循环时，图上只生成了一条线。

for i in arr:  train_sizes, train_scores, test_scores = learning_curve(i,                                                     train_dummies,                                                     y,                                                    cv=5,                                              scoring='neg_mean_squared_error')  train_mean = np.mean(train_scores, axis=1)  train_std = np.std(train_scores, axis=1)  test_mean = np.mean(test_scores, axis=1)  test_std = np.std(test_scores, axis=1)  plt.plot(train_sizes, test_mean, label="Cross-validation score")

这是期望的输出

有人能告诉我我缺少什么吗？非常感谢你的时间。

回答：

我看不出你做的有什么问题.. 这个对我来说是有效的（部分参考自这里）：