J'ai un modèle d'apprentissage modèle pour les valeurs de test et les valeurs de formation. Je peux créer une grille graphique sans aucun problème. Le problème est que c'est une énorme quantité de code. Je voudrais raccourcir le code et le faire avec une boucle. Ci-dessous, je montrerai lequel Ceci est ma boucle qui échoue: P> 
p> classifiers = [NBC,LRE,GBC,RFC,LGBM,CBC]
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=3, figsize=(10,6))
for cls, ax in zip(classifiers, axes.flatten()):
ax.title.set_text(type(cls).__name__)
ax.title.set_color('blue')
plot_learning_curves(X_train, y_train, X_test, y_test, cls, print_model=False, style='ggplot')
plt.tight_layout()
plt.show()
3 Réponses :
Je n'ai pas package_metric code>, mais en fonction de votre code, vous pouvez essayer cette boucle: classifiers = [NBC,LRE,GBC,RFC,LGBM,CBC]
grid = plt.GridSpec(3, 2, wspace=0.2, hspace=0.4)
for i in range(6):
col, row = i//2, i%2
ax = plt.subplot(grid[row,col])
model = classifiers[i]
plot_learning_curves(X_train, y_train,
X_test, y_test,
model, print_model=False, style='ggplot')
ax.title.set_text(model.__name__)
ax1.title.set_color('blue')
Merci Quang Hoang, tu m'as beaucoup aidé. Pouvez-vous répondre à ma question?
Merci Quang Hoang, tu m'as beaucoup aidé. Généralement, votre code est quelque chose qui ne va pas dans votre code car les deux modèles sont en miroir - d'une manière ou d'une autre. Je ne comprends pas pourquoi et ce qui se passe.
Peut-être que vous allez regarder - j'ai modernisé votre code un peu, peut-être que vous savez pourquoi cela se produit? 
< / p>
Vérifiez la ligne ligne, col = doit être i // 2, i% 2 .
Merci beaucoup - si vous avez toujours un peu de patience pour moi, jetez un coup d'œil car il affiche seulement 4 graphiques et vous ne pouvez pas charger les noms de modèle.
J'ai fait: P>
col, row = i//2, i%2