机器学习可视化是理解模型行为和性能的重要手段。以下是一些常用的机器学习可视化工具和资源。

常用可视化工具

  • matplotlib: Python中最常用的绘图库之一，可以生成多种类型的图表。
  • seaborn: 基于 matplotlib 的统计图形可视化库，提供了更多高级的图表样式。
  • Plotly: 一个交互式的图表库，可以创建丰富的交互式图表。

在线资源

  • Scikit-learn: Python 机器学习库，提供了多种可视化方法。
  • TensorFlow: Google 开发的开源机器学习框架，支持可视化工具 TensorBoard。
  • Keras: 高级神经网络API，可以与 matplotlib 和 Plotly 集成使用。

实例

以下是一个使用 matplotlib 绘制散点图的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)

# 创建散点图
plt.scatter(x, y)

# 添加标题和标签
plt.title('散点图示例')
plt.xlabel('X 轴')
plt.ylabel('Y 轴')

# 显示图表
plt.show()

更多关于 matplotlib 的信息，可以访问本站教程：matplotlib 教程。

matplotlib 散点图示例