我正在使用这个链接中提到的学习曲线代码路径。

https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_learning_curve.html

我遇到了下面的错误：

---------------------------------------------------------------------------ValueError                                Traceback (most recent call last)<ipython-input-41-f71104873302> in <module>    132 cv = KFold(n_splits=15, random_state=42, shuffle=False)    133 plot_learning_curve(bag, title, X, y, axes=axes[:, 0], ylim=(0.7, 1.01),--> 134                     cv=cv, n_jobs=4)    135     136 title = r"Learning Curves LightGBM Classifier"<ipython-input-41-f71104873302> in plot_learning_curve(estimator, title, X, y, axes, ylim, cv, n_jobs, train_sizes)     78     axes[0].set_ylabel("Score")     79 ---> 80     train_sizes, train_scores, test_scores, fit_times= learning_curve(estimator, X, y, cv=cv, n_jobs=n_jobs,train_sizes=train_sizes)     81     train_scores_mean = np.mean(train_scores, axis=1)     82     train_scores_std = np.std(train_scores, axis=1)ValueError: not enough values to unpack (expected 4, got 3)

请帮我解决这个问题。我使用完全相同的代码来绘制不同模型的图，但仍然得到相同的错误。

回答：

更改：

train_sizes, train_scores, test_scores, fit_times

为：

train_sizes, train_scores, test_scores, fit_times, _

编辑：

最初的回答是错误的，因为sklearn的例子在调用learning_curve时使用了return_times参数，这将返回两个额外的变量（fit_times，score_times）。在这种情况下，该参数未被使用，并且所使用的sklearn版本仅返回3个值。

return_times参数从0.22.2版本开始可用