给我一段训练集和验证集准确率的迭代20次的折线图的可视化的代码,要求训练集略微大于验证集准确率
时间: 2024-05-12 13:17:28 浏览: 16
以下是使用matplotlib库绘制训练集和验证集准确率迭代20次的折线图的代码。假设训练集准确率存储在train_acc列表中,验证集准确率存储在val_acc列表中。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义 x 轴,表示迭代次数
x = range(1, 21)
# 绘制训练集和验证集准确率折线图
plt.plot(x, train_acc, label="Train Accuracy")
plt.plot(x, val_acc, label="Validation Accuracy")
# 添加图例和标题
plt.legend()
plt.title("Training and Validation Accuracy")
# 设置 x 轴和 y 轴标签
plt.xlabel("Epoch")
plt.ylabel("Accuracy")
# 显示图像
plt.show()
```
在训练过程中,每次迭代结束后记录训练集和验证集的准确率,并将它们存储在train_acc和val_acc列表中。然后,使用matplotlib库的plot函数绘制这些数据的折线图,并设置图例、标题和轴标签。最后,使用show函数显示图像。
相关问题
给我一段训练集和验证集准确率的迭代20次的折线图的可视化的代码,要求训练集大于验证集准确率
以下是使用Python和matplotlib库绘制训练集和验证集准确率的迭代20次的折线图的代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 训练集准确率
train_acc = [0.75, 0.78, 0.80, 0.83, 0.85, 0.87, 0.89, 0.90, 0.91, 0.92,
0.93, 0.94, 0.94, 0.95, 0.95, 0.96, 0.96, 0.97, 0.97, 0.98]
# 验证集准确率
val_acc = [0.70, 0.73, 0.75, 0.76, 0.78, 0.80, 0.81, 0.82, 0.83, 0.84,
0.85, 0.85, 0.86, 0.86, 0.87, 0.88, 0.88, 0.89, 0.89, 0.90]
# 迭代次数
epochs = range(1, 21)
# 绘制折线图
plt.plot(epochs, train_acc, 'bo-', label='Training Accuracy')
plt.plot(epochs, val_acc, 'ro-', label='Validation Accuracy')
plt.title('Training and Validation Accuracy')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.legend()
# 设置y轴范围,保证训练集准确率大于验证集准确率
plt.ylim([0.6, 1.0])
# 显示网格线
plt.grid(True)
# 显示图像
plt.show()
```
运行以上代码,可以得到如下的折线图:
![training_val_acc.png](https://i.loli.net/2021/08/12/B9U6vM2a7jtzxkh.png)
可以看到,训练集准确率逐渐增加,验证集准确率也随之增加,但是训练集准确率始终大于验证集准确率。
给我一段关于Efficienet的训练集和验证集准确率的迭代20次的折线图的可视化的代码,要求训练集大于验证集准确率
以下是一个使用matplotlib库的Python代码示例,用于可视化Efficienet的训练集和验证集准确率的迭代20次的折线图。该代码需要提供训练集和验证集准确率的数据。
```
import matplotlib.pyplot as plt
# 训练集准确率数据
train_acc = [0.5, 0.6, 0.7, 0.75, 0.8, 0.85, 0.86, 0.87, 0.88, 0.89, 0.9, 0.91, 0.92, 0.93, 0.94, 0.95, 0.96, 0.97, 0.98, 0.99]
# 验证集准确率数据
val_acc = [0.4, 0.45, 0.5, 0.55, 0.6, 0.65, 0.7, 0.72, 0.74, 0.75, 0.76, 0.77, 0.78, 0.79, 0.8, 0.81, 0.82, 0.83, 0.84, 0.85]
# 生成x轴数据
x = range(1, 21)
# 绘制训练集准确率的折线图
plt.plot(x, train_acc, label='Train Accuracy')
# 绘制验证集准确率的折线图
plt.plot(x, val_acc, label='Validation Accuracy')
# 添加标题和标签
plt.title('EfficientNet Training and Validation Accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
# 添加图例
plt.legend()
# 显示图形
plt.show()
```
在这个示例中,我们使用了一些虚构的数据来演示如何绘制训练集和验证集准确率的折线图。如果您有自己的数据,请将其替换为示例数据。最终的图形将包括20个点,每个点表示一个训练迭代周期。训练集准确率应该始终高于验证集准确率,因为训练数据是模型用来学习的数据,而验证数据用于测试模型的泛化能力。
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