кривая обучения для задачи классификации
У меня есть вышеупомянутая кривая обучения для трех алгоритмов
NB, SVM и Случайный лес для задачи классификации с двоичной меткой, из чего я понимаюкривая в том, что моя производительность в случайном лесу почти слишком идеальна, не должны ли результаты тренировок и кросс-производительности сходиться с размером обучения вместо того, чтобы сходиться с самого начала? эти нормальные кривые обучения.
также я набрал 0,97 и AUROC 0,98 на данных обучения, это нормально, или это нормально, или, возможно, что-то не так с кодом.
примечание: я использовалshufflsplit для разделения данных. и использовал cv = 10