history.history.get

根据提供的引用内容，history.history.get是一个API接口，用来获取历史数据。根据官方请求参数，可以看到该接口的请求参数包括output、history、itemids、sortfield、sortorder和limit等字段。其中，history字段对应item.get接口返回值中的value_type。

所以，要解决history.history.get的问题，可以将item.get接口返回值中的value_type的值取出，然后替换history字段即可。

具体的步骤如下：
1. 调用item.get接口，获取value_type的值。
2. 将value_type的值替换到history字段中。
3. 调用history.history.get接口，获取历史数据。

这样就可以成功获取到history.history.get接口的数据了。

相关问题

history.history.keys() plt.plot(history.epoch, history.history.get('accuracy'), label='accuracy') plt.plot(history.epoch, history.history.get('val_accuracy'), label='val_accuracy') plt.legend()

`history.history.keys()`返回一个包含历史记录中所有指标的列表。这些指标可能包括训练损失、训练准确率、验证损失和验证准确率等。

`plt.plot(history.epoch, history.history.get('accuracy'), label='accuracy')`使用matplotlib库绘制了训练准确率（accuracy）随时间的变化曲线。`history.epoch`表示训练的迭代次数，`history.history.get('accuracy')`获取了训练过程中记录的准确率的数值。`label='accuracy'`指定了曲线的标签为'accuracy'。

同样地，`plt.plot(history.epoch, history.history.get('val_accuracy'), label='val_accuracy')`绘制了验证准确率（val_accuracy）随时间的变化曲线。

最后，通过调用`plt.legend()`方法添加图例，以便区分训练准确率和验证准确率的曲线。

这段代码用于可视化训练过程中准确率的变化情况，可以帮助我们分析模型的训练效果和过拟合情况。

plt.plot(history.epoch, history.history.get('loss'), label='loss') plt.plot(history.epoch, history.history.get('val_loss'), label='val_loss') plt.legend()

这段代码使用matplotlib库绘制了训练损失（loss）和验证损失（val_loss）随时间的变化曲线。

`plt.plot(history.epoch, history.history.get('loss'), label='loss')`绘制了训练损失随时间的变化曲线。`history.epoch`表示训练的迭代次数，`history.history.get('loss')`获取了训练过程中记录的损失值的数值。`label='loss'`指定了曲线的标签为'loss'。

同样地，`plt.plot(history.epoch, history.history.get('val_loss'), label='val_loss')`绘制了验证损失随时间的变化曲线。

最后，通过调用`plt.legend()`方法添加图例，以便区分训练损失和验证损失的曲线。

这段代码用于可视化训练过程中损失的变化情况，可以帮助我们分析模型的训练效果和过拟合情况。