Plot training curves
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Evaluación
- Dificultad
- 2/5
- Tiempo estimado
- 1-3 horas
- Aptitud para principiantes
- 55/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Activo
- Stack tecnológico
- python
- Área
- data-visualization
Línea de trabajo
Start in src/plots.py and add plot_curves(histories: dict, path, title) there. The issue depends on #20, which should define the shape of the histories dict, so check that issue or its code first. Done means a two-subplot figure (loss and accuracy) with solid training and dashed validation lines, one colour per run, saved at 150 dpi under figures/.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Loss and accuracy vs epoch for one or more runs.
Files: src/plots.py
Tasks
-
plot_curves(histories: dict, path, title) - Train = solid line, validation = dashed line, same colour per run
- Save at 150 dpi
Done when
Figure with two subplots (loss, accuracy) is written to figures/.
Depends on
#20
Close with a commit or PR message containing Closes #<this issue>.
- Lenguaje dominante
- Jupyter Notebook
- Estrellas
- 0
- Forks
- 0
- Merge medio
- 5 h 32 min
- PR fusionados (30 d)
- 5
Preparar el entorno
Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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