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--- clase:iabd:pia:1eval:tema04 [2024/12/03 19:53]
admin [Mini-proyecto]
+++ clase:iabd:pia:1eval:tema04 [2025/03/22 13:06] (actual)
admin [Personalización]
@@ Línea 843: / Línea 843: @@
 También podemos obtener el siguiente color que vamos a usar con:
 <sxh python>
+#Versiones nuevas
+color=axes._get_lines.get_next_color()
+#Versiones antiguas
 color=next(axes._get_lines.prop_cycler)['color']
 </sxh>
@@ Línea 1097: / Línea 1100: @@
 Como podemos ver hay muchos estilos relacionados con [[https://seaborn.pydata.org/|Seaborn]]
+==== Definir el propio estilo ====
+Normalmente queremos que todas nuestras gráficas tengan un mismo estilo , por ello es bueno crear una serie de funciones estándar que siempre usaremos.
+  * La primera función que usamos se llama ''axes_configure_labels(axes,title,xlabel,ylabel)'' que configura tanto los labels como los colores y tamaños de fuente.
+<sxh python>
+def axes_configure_labels(axes,title,xlabel,ylabel):
+    color="#003B80"
+    facecolor="#FAFCFF"
+    gridcolor="#BAD4F2"
+    tickcolor="#011E32"
+    fontsize_label=13
+    axes.set_xlabel(xlabel, fontsize=fontsize_label,color=color)
+    axes.set_ylabel(ylabel, fontsize=fontsize_label,color=color)
+    axes.set_title(title,color=color)
+    axes.set_facecolor(facecolor)
+    axes.spines['bottom'].set_color(tickcolor)
+    axes.spines['top'].set_color(tickcolor)
+    axes.spines['right'].set_color(tickcolor)
+    axes.spines['left'].set_color(tickcolor)
+    axes.tick_params(axis='both', colors=tickcolor)
+    axes.grid(visible=True, which='major', axis='both',color=gridcolor,linewidth=1,zorder=-10)
+    axes.set_axisbelow(True)
+    handles, labels = axes.get_legend_handles_labels()
+    if labels:
+        axes.legend(fontsize=fontsize_label-2,labelcolor=color)
+</sxh>
+  * La siguiente función es ''axes_configure_for_metrics(axes)'' que configura las gráficas para mostrar métricas que van de  $[0-1]$ .
+<sxh python>
+def axes_configure_axis_for_metrics(axes):
+    axes.set_xlim(xmin=0,xmax=1)
+    axes.set_ylim(ymin=0,ymax=1.1)
+    axes.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(0.1))
+    axes.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(0.1))
+</sxh>
+  * Para mostrar las gráficas de la pérdida en función de las épocas se usarán las funciones ''axes_configure_axis_for_epochs'' y ''plot_history_metric'':
+<sxh python>
+def axes_configure_axis_for_epochs(axes,ymax=1):
+    axes.xaxis.set_major_locator(MaxNLocator(10,integer=True))
+    axes.yaxis.set_major_locator(LinearLocator(10))
+    axes.set_ylim(ymin=0,ymax=ymax)
+</sxh>
+<sxh python>
+def plot_history_metric(axes,history,metric_name,label=None,color="#003B80",decimales=2):
+    if (label==None):
+        label=metric_name
+    axes.plot(history[metric_name],linestyle="dotted",c=color,label=f"{label}:{history[metric_name][-1]:.{decimales}f}")
+    axes.plot(history['val_'+metric_name],linestyle="solid",c=color,label=f"Valid. {label}:{history['val_'+metric_name][-1]:.{decimales}f}")
+</sxh>
+Usándose así:
+<sxh python>
+figure=plt.figure(figsize=(6, 3.5))
+axes=figure.add_subplot(1,1,1)
+plot_history_metric(axes,history.history,"loss",decimales=6)
+axes_configure_labels(axes,"loss por épocas","Nº Épocas","Loss")
+axes_configure_axis_for_epochs(axes,1.1)
+</sxh>
 ===== Ejercicios =====
@@ Línea 1913: / Línea 1998: @@
 model.compile(loss='mean_squared_error',metrics=[tf.keras.metrics.R2Score()])
 </sxh>
+Se usa de la siguiente forma:
+  * Obtener el R² para cada época en el entrenamiento
+<sxh python>
+r2_score=history.history['r2_score']
+</sxh>
+  * Obtener el R² para cada época en validación
+<sxh python>
+r2_score_validacion=history.history['val_r2_score']
+</sxh>
 {{:clase:iabd:pia:1eval:boston_loss_metrics_300_epocas.png|}}

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