python过拟合程度的评价代码

python过拟合程度的评价代码
Python中有很多评价过拟合程度的代码，对于机器学习和深度学习的应用非常有用。

下面是一个简单的Python代码示例，用于评价过拟合程度：
```
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成样本数据
X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 100)
y = np.sin(X)
# 添加噪声
y = y + np.random.normal(0, 0.1, len(X))
# 将数据分为训练集和测试集
train_X = X[:80]
train_y = y[:80]
test_X = X[80:]
test_y = y[80:]
# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(train_X.reshape(-1, 1), train_y.reshape(-1, 1))
# 使用模型进行预测
train_pred = model.predict(train_X.reshape(-1, 1))
test_pred = model.predict(test_X.reshape(-1, 1))
# 计算训练误差和测试误差
train_error = np.mean((train_pred - train_y.reshape(-1, 1)) ** 2)
test_error = np.mean((test_pred - test_y.reshape(-1, 1)) ** 2)
# 绘制图像
plt.plot(X, y, label='True Function')
plt.plot(train_X, train_pred, label='Training Prediction')
plt.plot(test_X, test_pred, label='Testing Prediction') plt.legend()
plt.title(f'Train Error: {train_error:.2f} Test Error: {test_error:.2f}')
plt.show()
```
这个代码示例使用线性回归作为模型，并生成一个正弦函数的样本数据。

我们将数据分为训练集和测试集，然后使用训练集来训练模型。

接着，我们使用模型进行预测，并计算训练误差和测试误差。

最后，我们绘制图像并给出训练误差和测试误差的值。

这个示例非常简单，但它演示了如何评价过拟合程度。

在实践
中，我们可能会使用更复杂的模型和更多的数据，但这个示例是一个很好的起点。