我在尝试为我的逻辑回归模型绘制学习曲线，但即使我调整了array = np.linspace(0, dataframe.shape[0])以适应输入参数的形状，我还是得到了下面的错误。是否可能存在某种数据丢失？因为我发现预期值与输入数据之间有超过225,000行的差异，但我不知道问题出在哪里。

def get_learning_curves(dataframe, model, X, y):#检查过拟合
        array = np.linspace(0, dataframe.shape[0])
    train_sizes = array.astype(int)
    # 使用`learning_curve`获取训练分数(R2)、训练大小和验证分数
    train_sizes, train_scores, test_scores = learning_curve(
        estimator=model, X=X, y=y, train_sizes=train_sizes, cv=5)
    # 计算交叉验证的训练分数和验证分数的平均值
    train_scores_mean = np.mean(train_scores, axis=1)
    test_scores_mean = np.mean(test_scores, axis=1)
    plt.plot(train_sizes, train_scores_mean, label = '训练分数')
    plt.plot(train_sizes, test_scores_mean, label = '测试分数')
    plt.ylabel('r2 分数', fontsize = 14)
    plt.xlabel('训练集大小', fontsize = 14)
    plt.title('学习曲线', fontsize = 18, y = 1.03)
    plt.legend()
       return plt.show()

get_learning_curves(pre, LogisticRegression(), X_pre, y_pre)

pre.shape>>>(125578, 23)

我得到的错误是：

ValueError: train_sizes 被解释为训练样本的绝对数量，必须在 (0, 100462] 范围内，但实际在 [0, 125578] 范围内。

回答：

您得到的错误信息已经很明确，意思是：

训练样本的绝对数量必须至少为1，且不能超过100462

这是因为learning_curve使用了交叉验证。显然，交叉验证会保留k个折叠中的1个来测试模型。假设n是样本的绝对数量，这意味着n/k个样本将被保留用于测试模型。反过来，这意味着您最多可以指定n - n/k作为训练模型的子集样本大小。这就是为什么在您的案例中边界是125578 - 125578/5 = 100462。

要解决您的问题，您需要在代码中指定正确的区间来选择样本大小。如果您想使用绝对数量来表示大小，一种方法可以是将：

array = np.linspace(0, dataframe.shape[0])

改为

array = np.linspace(1, int(dataframe.shape[0]*0.8))

这个解决方案将尊重5折交叉验证方法的边界。