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绘制PR和Loss曲线的Python代码(从txt文件中提取数据)

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简介:
本段代码展示如何使用Python读取存储在txt文件中的训练日志,并从中抽取模型训练过程中的精确率(PR)与损失值(Loss),进而利用Matplotlib库来可视化这些关键指标的变化趋势。适用于监督学习任务的效果评估和调试。 PR曲线展示了精度(Precision)与召回率(Recall)之间的关系,并被广泛用于评估信息检索系统、文本分类系统的性能。在这条曲线上,横轴代表召回率,纵轴表示精度;每一坐标点对应特定召回水平下的最佳精度值。一般而言,随着模型的召回率上升,其对应的精度也会相应提升。因此,在信息检索领域中,PR曲线是衡量系统表现的关键指标之一。 另一方面,loss曲线描绘了训练神经网络过程中损失函数(Loss Function)的变化趋势——通常情况下,这一数值会随时间逐渐减少,表明模型对训练数据集的拟合能力在不断增强。通过分析loss曲线变化情况,我们能够评估当前模型的学习进展,并据此作出相应调整以进一步优化其性能。

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客服
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  • PRLoss线Pythontxt
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    本段代码展示如何使用Python读取存储在txt文件中的训练日志,并从中抽取模型训练过程中的精确率(PR)与损失值(Loss),进而利用Matplotlib库来可视化这些关键指标的变化趋势。适用于监督学习任务的效果评估和调试。 PR曲线展示了精度(Precision)与召回率(Recall)之间的关系,并被广泛用于评估信息检索系统、文本分类系统的性能。在这条曲线上,横轴代表召回率,纵轴表示精度;每一坐标点对应特定召回水平下的最佳精度值。一般而言,随着模型的召回率上升,其对应的精度也会相应提升。因此,在信息检索领域中,PR曲线是衡量系统表现的关键指标之一。 另一方面,loss曲线描绘了训练神经网络过程中损失函数(Loss Function)的变化趋势——通常情况下,这一数值会随时间逐渐减少,表明模型对训练数据集的拟合能力在不断增强。通过分析loss曲线变化情况,我们能够评估当前模型的学习进展,并据此作出相应调整以进一步优化其性能。
  • C++ TXT线
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    本教程介绍如何使用C++编程语言从TXT文件读取数据,并利用这些数据在图形界面上绘制出平滑的曲线图。 自己编写了一个程序,可以读取txt文件并绘制曲线。运行后点击右下角的按钮即可操作。
  • txt字并坐标线
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    本教程介绍如何从TXT文件中提取数字数据,并使用Python进行数据分析和可视化,最终绘制出坐标曲线图。适合编程初学者学习数据处理与图形展示的基础技能。 可以从txt文件中读取数字,并在坐标图上绘制曲线,实现动态更新的曲线效果。
  • TXT线(绝对原创)- MFC VC
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    本教程详细介绍如何使用MFC和VC++从TXT文件中读取数据,并基于所读取的数据绘制曲线图。适合希望增强图形界面应用程序开发技能的学习者。 本段落将探讨如何使用MFC(Microsoft Foundation Classes)与VC++(Visual C++)读取TXT文件中的数据,并基于这些数据绘制曲线图。 首先介绍一些背景知识:MFC是微软提供的一个C++类库,用于简化Windows应用程序开发;而VC++则是微软的C++集成开发环境,支持包括MFC在内的多种编程模型。接下来我们将了解如何在VC++中读取TXT文件的基本步骤,并给出一段示例代码: ```cpp #include #include std::ifstream inputFile(data.txt); // 打开名为data.txt的文件 if (inputFile.is_open()) { std::string line; while(getline(inputFile, line)) { // 逐行读取并处理每一行的数据 } inputFile.close(); } else { // 文件打开失败时的操作 } ``` 在这个例子中,我们首先尝试打开一个名为data.txt的文件。如果成功,则使用`getline()`函数从该文件中逐行读取数据,并可以对每行进行必要的处理。 接下来我们需要将读入的数据转换为绘图所需的格式。假设TXT文件中的每一行包含一对坐标值(x, y),我们可以定义如下的结构体或类来存储这些点: ```cpp struct Point { double x; double y; }; ``` 然后创建一个`Point`对象的数组或者向量,用于保存所有数据点。 在MFC中绘制曲线图的基本步骤如下: 1. 创建一个新的视图类继承自CChartView或CChartCtrl。 2. 重写OnDraw方法,在该方法内执行实际绘图操作。 3. 清除画布(通常使用CDC的`FillSolidRect()`)并调用MoveTo和LineTo绘制曲线。 例如: ```cpp void CMyChartView::OnDraw(CDC* pDC) { // 继承自CChartView或类似类,这里执行绘图操作 CClientDC clientDC(this); clientDC.FillSolidRect(CRect(0, 0, 800, 600), RGB(255, 255, 255)); // 填充背景色 for (int i = 0; i < points.size() - 1; ++i) { clientDC.MoveTo(points[i].x, points[i].y); clientDC.LineTo(points[i + 1].x, points[i + 1].y); } UpdateWindow(); // 更新窗口显示 } ``` 请注意,这只是一个基础示例。实际应用中可能需要对数据进行预处理(如异常值和缺失值的处理),以及根据具体的数据特性选择合适的坐标轴范围等。 最后,在主界面添加你的图表视图,并通过用户交互方式触发文件读取与绘图操作。通常涉及到消息映射(message map)及消息处理函数定义。 总之,利用VC++和MFC可以方便地实现从TXT文件中读取数据并绘制曲线的功能。整个过程涵盖了文件I/O、数据结构设计、图形界面开发以及各种绘图技术等多个方面。在实际开发过程中可能还需要考虑错误处理与性能优化等问题。
  • txt图.py
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    本Python脚本展示了如何从txt文件中读取数据,并利用matplotlib等库将这些数据可视化为图表。适合数据分析和科学计算入门学习。 代码完整地涵盖了对TXT数据的处理方法,并且能够帮助大家进行绘图。所有代码都已经调试完成,可以根据需要进行更改。在命令行窗口添加处理文件路径后即可运行程序。
  • MATLAB线-VOCcode:用于生成PR线LOSS线、AP及mAP,并将保存为.mat以便后续使用...
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    VOCcode是一款利用MATLAB开发的强大工具,能够高效地生成并分析PR和LOSS曲线,计算AP与mAP值,并将结果以.mat格式存储,便于进一步的数据处理和模型优化。 在MATLAB中绘制曲线的代码用于计算并展示PR(Precision-Recall)曲线、LOSS曲线以及AP/mAP,并将数据保存为.mat文件以备后续使用。 为了获取这些功能,请从GitHub克隆存储库,确保使用--recursive参数进行克隆: ``` git clone --recursive https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn.git ``` 以下是用于绘制平均训练损失曲线的简要步骤: 1. 在模型训练期间重新记录日志。在darknet(你的模型文件)目录下运行以下命令: ``` script -R log.txt ``` 2. 完成训练后,通过^c或exit()停止日志。 3. 用sudo打开MATLAB,并根据需要更改train_log_file的路径。 4. 修改代码以确保它能够读取你的模型。具体来说,请修改以下部分: ``` [~, string_output] = dos([cat, , train_log_file, | grep avg | awk {print $3}]); ```
  • 使用Qt5CustomPlot控CSV线
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    本项目采用Qt5框架与CustomPlot库,实现从CSV文件导入数据,并生成动态曲线图,适用于数据分析可视化需求。 在使用Qt5的CustomPlot曲线控件时,可以读取CSV文件中的数据并以曲线的形式显示出来。
  • MATLAB_图片_论线
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    本教程教授如何使用MATLAB软件从科研论文中的图像和曲线图中精确提取所需的数据点,适用于需要数据分析与处理的研究人员。 本程序可以对论文或产品手册中的各类曲线图片进行数据提取与复原。它不仅适用于包含单色单曲线的图片,也能够从多色多曲线图片中任意提取某条曲线上数据。使用时,首先需要定位图片坐标轴上的四个点,然后按照提示操作即可完成数据提取。 I thought what Id do was pretend to be one of those deaf-mutes, or should I?
  • 使用Pythonlog图表
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    本教程介绍如何利用Python语言分析日志文件中的数据,并将这些信息可视化为图表,帮助用户深入理解数据分析与可视化的基础技巧。 之前在Excel里分析日志数据非常困难。现在我改用Python来处理这些日志文件了,主要使用了matplotlib库以及一些基本的循环操作。这里的日志内容大致如下: 2016-10-21 21:07:59,787 [7 MainWindowForm] INFO: update time 136.63142 2016-10-21 21:07:59,908 [7 KinectServer] INFO: lClientSockets[0] elapsed time 16.2 2016-10-21 21:07:59,918 [7 KinectServer] INFO: lClientSockets[1] ela
  • KerasACCLOSS线示例
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    本篇文章提供了一个使用Python的Keras库绘制训练过程中准确率(ACC)和损失值(LOSS)曲线的具体实例。通过这些图表可以帮助开发者更好地理解和分析模型的学习过程,从而进行有效的调优。 本段落主要介绍了使用Keras绘制acc和loss曲线图的实例,具有很好的参考价值,希望能对大家有所帮助。一起跟随文章内容深入了解吧。