机器学习可视化是机器学习领域中一个重要的组成部分，它可以帮助我们更好地理解模型的性能和特征。以下是一些常用的机器学习可视化工具和技巧。
常用可视化工具
- Matplotlib: Python 中最常用的数据可视化库之一。
- Seaborn: 基于 Matplotlib，提供更多高级可视化功能。
- Scikit-learn: 内置了一些可视化功能，如决策树可视化。
可视化技巧
数据探索性可视化：
- 散点图：用于观察两个变量之间的关系。
- 直方图：用于观察变量的分布情况。
- 箱线图：用于观察数据的分布情况，包括异常值。
模型评估可视化：
- 混淆矩阵：用于评估分类模型的性能。
- ROC 曲线：用于评估分类模型的准确性和召回率。
特征重要性可视化：
- 特征重要性分数：用于评估特征对模型预测结果的影响程度。
实践案例
想要了解更多关于机器学习可视化的实践案例，可以访问我们的案例库。
机器学习可视化案例
希望这些内容能帮助您更好地理解机器学习可视化。如果您有任何疑问或建议，欢迎在评论区留言。