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注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
前回はvalidation_curveでパラメータの範囲を絞り込む方法を使ってGridSearchCVの実行時間削減に挑戦し... 前回はvalidation_curveでパラメータの範囲を絞り込む方法を使ってGridSearchCVの実行時間削減に挑戦しました。各パラメータの最適値についてはGridSearchCVで求めることはできるようになりました。 その一方で、学習データ数によって学習不足だったり過学習を起こしていないか？という心配が出てきます。サンプル数が少なかったり、学習データのパラメータが多すぎると過学習を起こしてしまって、検証データにうまく適応できてない、ということはよくあるので、過学習のチェックは必須でしょう。 そこで使うのが学習曲線（learning_curve）です。learning_curveはサンプル数を変えながら学習データと検証データの正解率について、 両者がどのくらいの正解率に着地するか？（＝漸近線）両者の乖離はどれくらいか？ といった観点で比較・検証していきます。 Learning Cur
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