绘制学习曲线的函数

    from sklearn.svm import LinearSVC
    from sklearn.learning_curve import learning_curve
    #绘制学习曲线，以确定模型的状况
    def plot_learning_curve(estimator, title, X, y, ylim=None, cv=None,
                            train_sizes=np.linspace(.1, 1.0, 5)):
        """
        画出data在某模型上的learning curve.
        参数解释
        ----------
        estimator : 你用的分类器。
        title : 表格的标题。
        X : 输入的feature，numpy类型
        y : 输入的target vector
        ylim : tuple格式的(ymin, ymax), 设定图像中纵坐标的最低点和最高点
        cv : 做cross-validation的时候，数据分成的份数，其中一份作为cv集，其余n-1份作为training(默认为3份)
        """
        plt.