建立模型时，我们常用下列那些命令来绘制辅助线

在使用机器学习或者深度学习建立模型时,我们常用一些命令或者函数来绘制辅助线,以便更直观地理解模型的训练过程或结果。主要包括:

1. plt.plot - 可以用来绘制训练集和验证集的loss曲线或acc曲线,观察是否存在过拟合或欠拟合。

2. plt.hlines - 可以用来绘制水平直线,表示学习率衰减点,或是训练loss达到某个临界值的点。

3. plt.vlines - 可以用来绘制垂直直线,表示训练轮数,或是模型权重保存的轮数点。

4. plt.scatter - 可以绘制散点图,如果是分类问题,可以绘制不同类别的数据分布情况。

5. plt.boxplot - 可以绘制箱线图,检查看训练集各特征的分布范围是否合理,是否存在离群点。

6. plt.hist - 可以绘制直方图,同样可以检查看训练集特征分布。

7. plt.grid - 可以添加网格,使图形更加规范美观。

8. plt.legend - 可以给图例添加文本说明,如'train','eval'等。

9. plt.xlabel/plt.ylabel - 为坐标轴添加文本标签。

10. plt.title - 为图形添加总体标题。

通过使用这些绘制辅助线的命令,可以更直观地分析模型训练情况,发现问题所在,从而调整优化模型。