优化监督学习模型训练：统计训练集和验证集标签类别与数量

在进行监督学习模型的训练时，关键的一步是对训练集和验证集中的标签类别和数量进行详细统计。通过这一过程，我们能够更好地了解数据分布，有助于优化模型的性能。为了有效展示这些统计信息，我们可以采用连续堆积柱状图的形式，直观地呈现不同类别的数据分布。通过这种图形展示，我们可以清晰地观察每个类别在训练集和验证集中的数量对比，进而识别潜在的类别不平衡问题。解决这些问题有助于提高模型的泛化能力，减少对某些类别的过拟合风险。当我们向领导展示这些统计图时，可以通过简洁清晰的图表，直接传达数据分布的关键信息，为领导提供决策支持。这种有效的展示方式有助于在有限的时间内向领导传递关键信息，使其更容易理解和评估模型训练过程中的关键统计指标。