各位python先進好
小弟用sk-learn的validation_curve找最佳參數時遇到一個問題:
我跑出來的training curve有時高時低的現象，並不像範例一樣只隨參數越大準確度越高
請問是否可以不要理會training curve的下降只要確保validation curve不下降就能代表不over-fitting?
這樣可以取到準確度更高的結果
p.s. 以下是小弟找到的相關資訊
在sk-learn官網官網看到的validation_curve資料只有說
train和validation的準確度都低代表under-fitting
train準確度高validation低代表over-fitting
train準確度低validation高通常不可能
莫凡老師所做的示範中training curve只有上升
所以只提到要找validation curve不下降前的值(代表不over-fitting)
下面為小弟跑出來的圖
謝謝大家!
http://i.imgur.com/HqMOrNS.jpg
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數據量目前只有１８３組，使用的是SVC
已得到解答，先前小弟誤解了，並不會隨著參數調高準確度跟著變高，要找兩個曲線都有不
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感謝前輩！
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