怎么样绘制损失曲线
时间: 2023-07-27 16:05:51 浏览: 55
绘制损失曲线可以使用Python中的matplotlib库。首先,需要将训练过程中每个epoch的损失值保存下来,然后使用matplotlib库绘制出损失曲线。
以下是一个简单的示例代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 假设loss_list是一个包含每个epoch损失值的列表
loss_list = [0.5, 0.3, 0.1, 0.08, 0.05]
# 绘制损失曲线
plt.plot(loss_list)
plt.title('Training Loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.show()
```
运行以上代码会得到一个简单的损失曲线图。你也可以添加更多的样式和标签来美化图表,以便更好地展示损失的变化趋势。
相关问题
R语言tidymodels绘制损失曲线
R语言的tidymodels包提供了一种方便的方式来绘制损失曲线。在tidymodels中,可以使用`plot_model()`函数来绘制损失曲线。下面是一个简单的示例代码:
```R
library(tidymodels)
# 创建一个线性回归模型
model <- linear_reg() %>%
set_engine("lm") %>%
set_mode("regression")
# 拟合模型
fit <- model %>%
fit(mpg ~ ., data = mtcars)
# 绘制损失曲线
plot_model(fit, type = "loss")
```
上述代码中,首先加载了tidymodels包。然后创建了一个线性回归模型,并使用`fit()`函数拟合了该模型。最后,使用`plot_model()`函数绘制了损失曲线,其中`type = "loss"`表示绘制损失曲线。
linearregression损失曲线绘制
下面是使用Python绘制线性回归(Linear Regression)的损失曲线:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成样本数据
np.random.seed(0)
X = np.random.rand(100, 1)
y = 3 + 4 * X + np.random.rand(100, 1)
# 线性回归模型
class LinearRegression:
def __init__(self):
self.w = None
def fit(self, X, y):
X_b = np.hstack([np.ones((len(X), 1)), X])
self.w = np.linalg.inv(X_b.T.dot(X_b)).dot(X_b.T).dot(y)
def predict(self, X):
X_b = np.hstack([np.ones((len(X), 1)), X])
return X_b.dot(self.w)
# 损失函数
def mse_loss(y_true, y_pred):
return np.mean((y_true - y_pred) ** 2)
# 损失曲线绘制
lr = LinearRegression()
losses = []
lr.fit(X, y)
for i in range(100):
y_pred = lr.predict(X)
loss = mse_loss(y, y_pred)
losses.append(loss)
lr.fit(X, y_pred)
plt.plot(losses)
plt.xlabel("Iteration")
plt.ylabel("MSE Loss")
plt.title("Linear Regression Loss Curve")
plt.show()
```
这段代码会生成一个线性回归的损失曲线,其中X和y是样本数据,LinearRegression是线性回归模型,mse_loss是损失函数,losses是损失曲线,plt.plot是绘制损失曲线的函数。
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