"""
data = load_breast_cancer()
我个人的倾向是，要看见n_estimators在什么取值开始变得平稳，是否一直推动模型整体准确率的上升等信息
第一次的学习曲线，可以先用来帮助我们划定范围，我们取每十个数作为一个阶段，来观察n_estimators的变化如何
引起模型整体准确率的变化
"""
scorel = []
for i in range(1,201,10):
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=i,
n_jobs=-1,
random_state=90)
score = cross_val_score(rfc,data.data,data.target,cv=10).mean()
scorel.append(score)
print(max(scorel),(scorel.index(max(scorel))*10))
plt
