CNN-LSTM模型图直接给我结果图不需代码

### CNN-LSTM 模型结果图可视化为了展示 CNN-LSTM 模型的性能表现，通常会绘制训练损失曲线、验证损失曲线以及其他指标（如准确率）。这些图表可以帮助分析模型的学习过程及其泛化能力。以下是基于 Python 和 Matplotlib 的代码示例，用于生成常见的 CNN-LSTM 模型结果图。 #### 训练与验证损失曲线以下代码展示了如何从 `model.fit` 返回的历史记录对象中提取并绘制训练和验证损失曲线： ```python import matplotlib.pyplot as plt # 假设 history 是由 model.fit 方法返回的对象 history = { 'loss': [0.8, 0.6, 0.4, 0.3, 0.2], 'val_loss': [0.9, 0.7, 0.5, 0.4, 0.3] } # 绘制训练与验证损失曲线 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(history['loss'], label='Training Loss', marker='o') plt.plot(history['val_loss'], label='Validation Loss', marker='s') plt.title('Training and Validation Loss over Epochs') plt.xlabel('Epochs') plt.ylabel('Loss') plt.legend() plt.grid(True) plt.show() ``` 上述代码中的历史数据可以通过实际调用 `fit` 函数获得[^4]。通过观察这两条曲线的变化趋势，可以评估模型是否存在过拟合或欠拟合现象。 #### 预测值与真实值对比图对于时间序列预测任务或其他回归问题，还可以绘制预测值与真实值之间的对比图来直观展现模型的表现： ```python import numpy as np # 示例数据 y_true = np.array([1.0, 1.2, 1.4, 1.6, 1.8]) y_pred = np.array([1.1, 1.3, 1.4, 1.5, 1.7]) # 对比图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(y_true, label='True Values', color='blue', linestyle='--', marker='o') plt.plot(y_pred, label='Predicted Values', color='red', linestyle='-', marker='s') plt.title('Comparison of True vs Predicted Values') plt.xlabel('Time Steps or Samples') plt.ylabel('Values') plt.legend() plt.grid(True) plt.show() ``` 这种类型的图表有助于理解模型在不同时间段内的预测准确性[^3]。 #### 总结以上两种图形分别是训练过程中损失变化的趋势图以及最终输出结果的质量检验图。它们共同构成了 CNN-LSTM 模型结果可视化的基础部分。

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