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【漫话机器学习系列】161.验证曲线（Validation Curve）

news 来源：原创 2025/6/2 21:32:00

验证曲线（Validation Curve）详解

在机器学习和深度学习的模型训练过程中，超参数的选择至关重要。超参数的不同取值会对模型的性能产生不同的影响，而验证曲线（Validation Curve）就是用于分析超参数对模型表现影响的工具之一。本文将详细介绍验证曲线的概念、用途、如何绘制及其在模型优化中的作用。

1. 什么是验证曲线？

验证曲线是一种用于可视化模型在不同超参数取值下的性能度量工具。它可以帮助我们观察训练集分数和测试集分数随超参数变化的趋势，进而确定合适的超参数值，以避免过拟合或欠拟合问题。

在上图中，我们可以看到验证曲线的基本示例：

横轴：某个超参数的一系列不同取值，例如决策树的最大深度、支持向量机的正则化参数 C，或者神经网络的学习率等。
纵轴：模型的准确率或其他衡量指标（如 F1 分数、AUC 等）。
两条曲线：
- 训练集分数（橙色）：表示模型在训练数据上的表现。
- 测试集分数（红色）：表示模型在测试数据上的表现。

通过这两条曲线的对比，我们可以分析模型是否过拟合或欠拟合。

2. 为什么要使用验证曲线？

2.1 解决欠拟合问题

如果训练集和测试集的分数都很低，说明模型的复杂度不足，无法很好地学习数据的特征，这种情况称为欠拟合（underfitting）。通常需要增加模型复杂度，如：

增加神经网络的层数或神经元数量。
提高决策树的最大深度。
降低正则化强度（如减少 L1/L2 惩罚项）。

2.2 解决过拟合问题

如果训练集的分数很高，但测试集的分数较低，说明模型对训练数据拟合得过好，但泛化能力差，这种情况称为过拟合（overfitting）。常见的解决方法包括：

增加数据量，如数据增强或使用更大的训练集。
降低模型复杂度，如减少神经网络的层数、降低决策树深度、提高正则化强度。
使用交叉验证（Cross Validation）来提高模型稳定性。

3. 如何绘制验证曲线？

在 Python 的 scikit-learn 库中，我们可以使用 validation_curve 函数来绘制验证曲线。下面是一个简单示例，使用 SVC（支持向量机）模型并绘制超参数 C 的验证曲线。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import validation_curve
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 1. 加载数据集
digits = load_digits()
X, y = digits.data, digits.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 2. 定义超参数范围
param_range = np.logspace(-3, 3, 10)  # C 参数范围

# 3. 计算训练集和测试集的分数
train_scores, test_scores = validation_curve(
    SVC(), X_train, y_train, param_name="C", param_range=param_range, cv=5, scoring="accuracy"
)

# 4. 计算均值和标准差
train_mean = np.mean(train_scores, axis=1)
train_std = np.std(train_scores, axis=1)
test_mean = np.mean(test_scores, axis=1)
test_std = np.std(test_scores, axis=1)

# 5. 绘制曲线
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.plot(param_range, train_mean, label="Training score", color="darkorange", marker="o")
plt.plot(param_range, test_mean, label="Validation score", color="red", marker="s")

plt.fill_between(param_range, train_mean - train_std, train_mean + train_std, alpha=0.2, color="darkorange")
plt.fill_between(param_range, test_mean - test_std, test_mean + test_std, alpha=0.2, color="red")

plt.xscale("log")  # 采用对数坐标
plt.xlabel("Parameter C")
plt.ylabel("Accuracy")
plt.title("Validation Curve with SVM")
plt.legend()
plt.show()

4. 如何解读验证曲线？

欠拟合区域（左侧）：
- 训练集分数和测试集分数都较低。
- 说明模型的能力不足，需要增加复杂度，例如增加 C 值。
最佳超参数区域（中间）：
- 训练集和测试集分数较高且接近，说明模型具有较好的泛化能力。
- 应该选择该范围内的超参数值作为最终模型的参数。
过拟合区域（右侧）：
- 训练集分数接近 100%，但测试集分数下降明显。
- 说明模型对训练数据过拟合，需要降低模型复杂度，例如降低 C 值或使用正则化技术。