帮我生成训练集和验证集的精确度曲线。要求epoch=100,训练批次32,精确度由0.75开始逐渐上升到0.86,斜率逐渐降低,加入白噪声,训练集的白噪声较小;训练集的精确度要稍微高于验证集
时间: 2023-10-05 07:07:21 浏览: 34
好的,这里是一份示例代码,使用 Python 和 Matplotlib 库来生成训练集和验证集的精确度曲线:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成训练集和验证集的精确度曲线数据
train_acc = []
val_acc = []
noise_std = 0.05
train_acc.append(0.75 + np.random.normal(scale=noise_std))
val_acc.append(0.75 + np.random.normal(scale=noise_std))
for epoch in range(2, 101):
train_slope = (0.86 - train_acc[-1]) / (epoch - 1)
val_slope = (0.86 - val_acc[-1]) / (epoch - 1)
train_acc.append(train_acc[-1] + train_slope + np.random.normal(scale=noise_std))
val_acc.append(val_acc[-1] + val_slope + np.random.normal(scale=noise_std))
# 绘制训练集和验证集的精确度曲线
plt.plot(train_acc, label='Train Accuracy')
plt.plot(val_acc, label='Validation Accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.title('Accuracy Curve')
plt.legend()
plt.show()
```
在这个示例代码中,我们使用了 `numpy` 库来生成随机的白噪声,并且使用了 `matplotlib` 库来绘制精确度曲线。你可以根据自己的需求修改代码中的参数来生成符合你要求的精确度曲线。