如何为机器学习方法生成学习曲线图？尊敬的 JMP 用户，
是否可以生成如下所示的学习曲线图？ 脚本答案或交互式答案将不胜感激。
例如，对于机器学习方法（例如线性回归），我想在 Y 轴上绘制错误率，在 X 轴上绘制训练集大小。
（图源： http://blog.revolutionanalytics.com/2015/09/why-big-data-learning-curves.html)
此外，是否可以在同一个图中为多个模型（例如，不同的回归模型）绘制这样的学习曲线？
回复：如何为机器学习方法生成学习曲线图？我只想补充 Dave 的精彩提议，即您引用的博客文章中采用的方法可以与 JMP 一起使用。 功能不同，但该方法没有什么特别或独特之处。 不过，我将从 Dave 的链接开始。
回复：如何为机器学习方法生成学习曲线图？这非常有帮助，戴夫。 谢谢你。
回复：如何为机器学习方法生成学习曲线图？我在以下博客条目中有一些示例，以及一些示例脚本：
http://www.pega-analytics.co.uk/blog/logistic-regression-pt-2/
http://www.pega-analytics.co.uk/blog/stepping-carefully/
回复：如何为机器学习方法生成学习曲线图？谢谢你的回复，马克。 我看到在 JMP 中运行 R 脚本是一种选择。
我想知道您是否可以向我指出使用模拟功能所需的一般方法或简要步骤，这似乎是新事物。
回复：如何为机器学习方法生成学习曲线图？是的，可以使用 JMP 生成此“学习曲线”。 编写此模拟的脚本可能是最好的，因为样本大小是模拟参数。 您或许可以在 JMP Pro 中使用具有模拟功能的公式。
是的，您应该能够使用任何建模方法重复此模拟。 您只需捕获训练集和验证集的误差度量。
博客文章提供了 R 脚本，因此如果您将 R 与 JMP 安装在同一台计算机上，您就可以使用它。 使用此脚本运行 R 需要一个简短的 JMP 脚本。
