上下俩个echarts，上面的echarts的legend叫神经网络算法，下面echarts的legend叫神经网络算法偏差和神经网络偏差率，怎么通过控制上面的legend来控制下面的legend，实现俩张图表联动

可以通过echarts的事件机制来实现上下两个图表的联动。具体实现步骤如下：

1. 在上面的echarts图表中添加一个legendselectchanged事件监听器，当上面的图表中的legend发生变化时，会触发该事件。

2. 在事件处理函数中获取到上面图表中被选中的legend的名称，并将该名称作为参数调用下面图表的setOption方法，更新下面图表的数据。

代码示例：

// 上面图表添加事件监听器
myChart1.on('legendselectchanged', function(params) {
  // 获取到被选中的legend的名称
  var selectedLegend = params.name;
  
  // 根据选中的legend的名称更新下面图表的数据
  var newData = getNewData(selectedLegend);
  myChart2.setOption({
    series: [{
      data: newData
    }]
  });
});

// 获取新的数据
function getNewData(selectedLegend) {
  // 根据选中的legend的名称获取新的数据
  // ...
  return newData;
}

注意：需要保证上下两个图表的数据结构和配置项都是相同的。

相关问题

神经网络训练效果评判

### 如何评估神经网络的训练效果

为了全面评估神经网络模型的训练性能与准确性，可以从以下几个方面入手：

#### 1. 训练集、验证集和测试集的表现差异
通过比较不同集合上的表现来判断模型的状态。训练集用于更新模型参数，使模型能够学习到输入数据中的模式[^3]。理想情况下，在训练初期，随着迭代次数增多，训练损失应逐渐减少。

对于验证集而言，这部分数据主要用于监控过拟合现象并调优超参数。如果发现验证集上错误率先下降再上升，则意味着出现了过拟合情况——即模型过度适应了训练样本而非泛化能力不足。此时应当考虑提前终止训练或简化架构以防止这种情况发生[^2]。

至于测试集，它代表了一种绝对检验手段，仅在完成所有调整之后才会被使用一次，以此衡量最终版本模型的真实效能。值得注意的是，绝不能让任何有关于测试集的信息影响到之前的开发过程，以免造成偏差。

#### 2. 关键指标的选择
针对具体应用场景选取合适的评价标准至关重要。分类任务常用准确度(Accuracy)，但对于不平衡类别分布的任务来说，精确率(Precision)、召回率(Recall)以及F1分数可能是更好的选项；而对于回归问题则更多关注均方根误差(RMSE)等统计量。

#### 3. 曲线绘制辅助理解
除了数值型指标外，还可以借助图表直观展示变化趋势。比如绘制Loss曲线可以观察收敛速度及稳定性；ROC曲线下面积（AUC-ROC）有助于评估二元分类器的质量；混淆矩阵能清晰反映各类别间的误判状况。

import matplotlib.pyplot as plt

def plot_loss_curve(history):
    """绘制loss随epoch的变化图"""
    train_losses = history.history['loss']
    val_losses = history.history['val_loss']

    epochs = range(len(train_losses))

    plt.figure()
    plt.plot(epochs, train_losses, 'b', label='Training loss')
    plt.plot(epochs, val_losses, 'r', label='Validation loss')
    plt.title('Training and validation loss')
    plt.xlabel('Epochs')
    plt.ylabel('Loss')
    plt.legend()
    
plot_loss_curve(training_history)