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# Pourquoi vois-je moins de points de données que je n’en ai enregistrés ?

Lorsque vous visualisez des métriques en fonction d’un axe X autre que `Step`, il est normal de voir moins de points de données. Vous devez enregistrer les métriques au même `Step` pour les garder synchronisées. W\&B n’échantillonne que les métriques enregistrées au même `Step` lors de l’interpolation entre les échantillons.

<div id="log-related-metrics-together">
  ## Enregistrez ensemble les métriques associées
</div>

Pour garder les métriques associées alignées sur le même `Step`, regroupez-les dans un seul appel à `log()`. Par exemple, au lieu de :

```python theme={null}
import wandb
with wandb.init() as run:
    run.log({"Precision": precision})
    ...
    run.log({"Recall": recall})
```

Utilisez un seul appel :

```python theme={null}
import wandb
with wandb.init() as run:
    run.log({"Precision": precision, "Recall": recall})
```

Pour contrôler manuellement le paramètre `step`, synchronisez les métriques dans le code :

```python theme={null}
with wandb.init() as run:
    step = 100  # Exemple de valeur d'étape
    # Journaliser Precision et Recall à la même étape
    run.log({"Precision": precision, "Recall": recall}, step=step)
```

Assurez-vous que la valeur `step` reste identique dans les deux appels à `log()` afin que les métriques soient journalisées à la même étape et associées au même échantillon. La valeur `step` doit augmenter de manière monotone à chaque appel. Sinon, W\&B ignore la valeur `step`.

***

<Badge stroke shape="pill" color="orange" size="md">[Experiments](/fr/support/models/tags/experiments)</Badge><Badge stroke shape="pill" color="orange" size="md">[Métriques](/fr/support/models/tags/metrics)</Badge>