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--- clase:iabd:pia:1eval:tema04 [2023/11/04 12:42]
admin [Figura]
+++ clase:iabd:pia:1eval:tema04 [2023/12/13 13:22]
admin [Ejercicios]
@@ Línea 287: / Línea 287: @@
 ==== Clase Figura ====
-La sigiente clase permite simplificar la creación de ''Axes'' cuando queremos mostrar muchos en forma de matriz con varias columnas y muchas filas.
+La siguiente clase permite simplificar la creación de ''Axes'' cuando queremos mostrar muchos en forma de matriz con varias columnas y muchas filas.
 <sxh python>
 class Figura:
@@ Línea 331: / Línea 331: @@
 <sxh python>
-figura=Figura(3,10)
+figura=Figura(ncols=3,naxes=10)
 for index in range(0,10):
@@ Línea 876: / Línea 876: @@
 <sxh python>
 axes.grid(visible=True, which='major', axis='both',color="#A0A0A0",linewidth=1)
+axes.set_axisbelow(True)
 </sxh>
-{{:clase:iabd:pia:1eval:ejemplo_grid.png|}}
+{{:clase:iabd:pia:1eval:ejemplo_grid.png?400|}}
+<note tip>
+Incluir ''axes.set_axisbelow(True)'' para que el grid esté por debajo en el z-orden.
+</note>
 <note tip>
@@ Línea 942: / Línea 947: @@
 {{:clase:iabd:pia:1eval:ejemplo_spines.png|}}
 ==== Superficies ====
@@ Línea 1535: / Línea 1541: @@
 {{ :clase:iabd:pia:1eval:tema_4_ejercicio_23_c.png?direct |}}
+==== Ejercicio 23.D ====
+Repite el ejercicio anterior pero ahora divide los datos en entrenamiento y validación.
+Para ello usa la función ''train_test_split'' de sklearn
+<sxh python>
+from sklearn.model_selection import train_test_split
+x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=42)
+</sxh>
+El parámetro ''test_size'' indica el % de datos (en tpu) que serán para el test.
+Ahora deberás indicar en el método ''fit'' que ahora hay datos de entrenamiento y de test
+<sxh python>
+history=model.fit(x_train,y_train,validation_data=(x_test,y_test),epochs=epochs,verbose=False)
+</sxh>
+Para acabar ahora están las métricas de:
+  * ''loss'' : La pérdida en entrenamiento
+  * ''val_loss'' : La pérdida en validación
+Al mostrar la gráfica, muestra tanto ''loss'' como ''val_loss'' del mismo color pero que la línea de ''val_loss'' sea continua y la línea de ''val_loss'' sea puenteada
+{{:clase:iabd:pia:1eval:tema_4_ejercicio_23_d.png?direct|}}

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