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scikit learn(sklearn)の学習曲線(学習過程?)を表示したいです

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nonshi

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前提・実現したいこと

scikit learn(sklearn)で学習している過程を最終的にmatplotlibで表示させたいと考えていますが、まだ未熟なため調べても検証曲線やたくさん出てきてよくわかりません。なので代わりに実装してください。お願いします。
またsklearnのコードが何をしているかあやふやでもし間違っていれば突っ込みを入れてほしいです。
追記
このような質問はこのサービスの上で適していないことをたくさんの方から指摘されました。それは全くのその通りで自分自身反省しております。今回指摘してくださった方をベストアンサーとしてこの投稿はじぶんの戒めのため残しておきます。もし問題がある場合は削除します。ご迷惑をおかけました。

発生している問題

学習曲線(学習過程?)の表示方法がわからない

model.fitの中身の変数が何かわからない

SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0,
  decision_function_shape='ovr', degree=3, gamma='scale', kernel='rbf',
  max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True,
  tol=0.001, verbose=False)

該当のソースコード

import numpy as np
#import matplotlib.pyplot as plt
import pickle

# ファイルの読み込み
Saxis_data = []
training_data_file = open("training_data_2.data", "r")
for line in training_data_file:
    line = line.rstrip().split(",")
    Saxis_data.append([float(line[0]), float(line[1])])
training_data_file.close()
# ファイルの読み込み        
Saxis_target = []
training_data_file = open("training_data_2.data", "r")
for line in training_data_file:
    line = line.rstrip().split(",")
    Saxis_target.append(int(line[2]))
training_data_file.close()



#テンソルに変換?
X = np.array(Saxis_data)
Y = np.array(Saxis_target)                  
#print(X)
#print(Y)

#使うアルゴリズム宣言
from sklearn.svm import SVC
model = SVC(gamma='scale')

#学習用とテスト用に分ける
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, random_state=3)

#見てみたらいろいろな変数が入っていた
model.fit(X_train,Y_train)

#評価
from sklearn import metrics
predicted = model.predict(X_test)
expected = Y_test
print(metrics.accuracy_score(expected,predicted))

#学習データ保存
with open('model.pkl', 'wb') as f:
    pickle.dump(model, f)

試したこと

https://qiita.com/dendensho/items/79e9d2e3d4e8eb5061bc

上のサイトをまねして組み込もうとしたがsvcの中身が(100.)と(1.)と言われてできなかった

補足

現状学習データは変数2つのラベルつきです。
今後はもしかしたら変数15のラベル付きになる予定です。

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  • hayataka2049

    2019/02/13 20:35

    >何かを作りたいのでコードを書いてほしい、学校の課題を解いてほしい等の質問は、具体的にプログラミングで困っている質問ではないと考え、推奨していません。
    推奨していない質問|teratail(テラテイル) https://teratail.com/help/avoid-asking

    キャンセル

  • nonshi

    2019/02/13 23:43 編集

    投稿に関してのルールを知らなかったというのはありますが、普通に考えてこれは質問ではないと思います。すみませんでした、次からはこのようなことが2度とないようにします。

    キャンセル

  • hayataka2049

    2019/02/14 03:58

    わかればいいです。

    キャンセル

回答 1

checkベストアンサー

0

sklearnのSVCであれば、iterationごとの性能を評価するような「学習曲線」のデータを取り出す機能は提供されていません。

あなたのいう「学習曲線」が他のものを指しているなら、どういうものなのか具体的に説明してください。出力することが可能であれば、大まかな道筋までは示します。

投稿

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