带有保持集的learning_curve()

()是一个用于评估机器学习模型性能的函数。它可以帮助我们了解模型在不同训练集大小下的训练和验证误差之间的关系，从而帮助我们判断模型是否存在欠拟合或过拟合的问题。

在机器学习中，learning curve通常是通过绘制训练集大小与模型性能之间的关系曲线来展示的。而带有保持集的learning_curve()函数则是在计算learning curve时，使用了保持集（holdout set）来进行模型的验证。

保持集是从训练集中分离出来的一小部分数据，用于在每个训练集大小下评估模型的性能。通过在保持集上进行验证，我们可以更准确地评估模型在未见过的数据上的表现，避免过度拟合。

带有保持集的learning_curve()函数的输入参数通常包括：

1. 训练集数据：用于训练模型的数据集。
2. 保持集数据：用于验证模型性能的数据集。
3. 训练集大小的范围：指定不同训练集大小的范围，可以是一个固定的大小序列或一个比例序列。
4. 评估指标：用于评估模型性能的指标，例如准确率、精确率、召回率等。
5. 模型：要评估的机器学习模型。

函数的输出通常是一个learning curve图表，横轴表示训练集大小，纵轴表示评估指标的值。通过观察learning curve图表，我们可以判断模型是否存在欠拟合或过拟合的问题。

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