什么是机器学习可视化？
机器学习可视化是通过图形化手段展示模型训练过程、数据分布、预测结果等抽象概念的技术。它能帮助开发者更直观地理解算法行为，优化模型性能。
常用可视化工具与技术
- 数据可视化：使用Matplotlib、Seaborn等库绘制数据分布、特征关系（例如：
特征_相关性） - 模型结构：通过TensorBoard或Plotly展示神经网络拓扑（例如：
神经网络_结构） - 训练监控：实时跟踪损失函数、准确率变化（例如：
损失函数_曲线） - 结果展示：用热力图、混淆矩阵解释分类效果（例如：
混淆矩阵_示例）
实战案例推荐
- 特征重要性分析
使用SHAP或LIME库生成特征贡献度图表（例如：特征重要性_图表） - 模型决策边界
通过散点图展示分类模型的决策区域（例如：决策_边界的可视化） - 数据增强效果
对比原始数据与增强后的数据分布（例如：数据增强_对比）
📌 想深入了解数据可视化工具？可访问 /ai_tutorials/ml_tools 查看完整教程
注意事项
- 隐私安全：可视化数据时需脱敏（例如：
隐私_数据保护） - 计算资源：复杂可视化可能占用较高GPU内存（例如：
GPU_资源管理） - 交互设计：优先选择支持缩放/悬停的图表类型（例如：
交互式_图表）