>>> plt.plot(train_sizes, test_mean,
... color='green', linestyle='--',
... marker='s', markersize=5,
... label='Validation accuracy')
>>> plt.fill_between(train_sizes,
... test_mean+test_std,
... test_mean-test_std,
... alpha=0.15, color='green')
>>> plt.grid()
>>> plt.xlabel('Number of training examples')
>>> plt.ylabel('Accuracy')
>>> plt.legend(loc='lower right')
>>> plt.ylim([0.8, 1.03])
>>> plt.show()
LogisticRegression 클래스 객체를 만들 때 max_iter=10000 매개변수 값을 전달했습니다(기본값은 1000입니다). 이는 (다음 절에 나올) 큰 규제 매개변수 값이나 작은 데이터셋 크기에서 발생할 수 있는 수렴 문제를 피하기 위해서입니다. 이 코드를 실행하면 다음 학습 곡선을 얻게 됩니다.