训练集和测试集准确率画图

要绘制训练集和测试集准确率的图表，您可以按照以下步骤操作：

1. 收集训练集和测试集的准确率数据。
2. 使用一个图表库，比如Matplotlib 或 Seaborn，创建一个新的图表对象。
3. 将训练集和测试集的准确率数据绘制到图表上，使用不同的颜色或者线型来区分两者。
4. 添加图表标题和轴标签，以及任何必要的注释或说明。
5. 显示图表并保存到文件中（如果需要）。

下面是一个简单的Python代码示例，展示如何使用Matplotlib来绘制训练集和测试集准确率的图表：

import matplotlib.pyplot as plt

# 训练集和测试集准确率数据
train_acc = [0.85, 0.92, 0.95, 0.97, 0.98]
test_acc = [0.75, 0.85, 0.91, 0.93, 0.94]

# 创建一个新的图表对象
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制训练集和测试集准确率数据
ax.plot(train_acc, label='Training Accuracy')
ax.plot(test_acc, label='Testing Accuracy')

# 添加标签和标题
ax.set_xlabel('Epochs')
ax.set_ylabel('Accuracy')
ax.set_title('Training vs Testing Accuracy')
ax.legend()

# 显示图表并保存到文件中
plt.show()

这个示例创建了一个包含训练集和测试集准确率的折线图，并添加了轴标签、标题和图例。您可以根据需要自定义这些元素，例如修改颜色、线型和标记等。