learning curve

同学你好，

①learning curve里面的准确率指得是模型预测的准确率

②validation sample用于验证和调试从training set中得到的模型。test sample用于测试得到的模型预测新数据的能力

③

1）这幅图的横轴是training samples的数量，和validation sampls的数量无关，可以认为validation samples的数量不变

2）图像形状可以从极端情况开始考虑，如果只有1个training sample，那么模型肯定无论怎样都会包括这个点，也就是预测的非常准，所以此时的training accuracy rate会很高。但这个模型拿到validation samples里去验证可想而知，肯定是不好的。所以validation accuracy rateI一开始就很低。

3）随着training samples数量的增加，training set里的模型预测能力反而不如只有几个samples时模型预测的那么准。但这个时候模型从预测角度实际是变得更好的，所以validation accuracy rate反而是增加的。