Python机器学习可视化

在这个小组中，我们将探讨如何使用Python进行机器学习中的数据可视化。可视化是理解复杂数据和模型结果的重要工具。

常用可视化工具

• Matplotlib: Python中最常用的绘图库之一，功能强大且易于使用。
• Seaborn: 基于 Matplotlib，提供了更多高级的统计图表功能。
• Plotly: 提供交互式图表，可以在线查看和分享。

实例：绘制散点图

让我们来看一个简单的例子，使用 Matplotlib 绘制一个散点图。

import matplotlib.pyplot as plt

# 假设有一组数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]

plt.scatter(x, y)
plt.show()

查看Matplotlib教程

交互式图表

使用 Plotly，我们可以创建交互式图表。

import plotly.express as px

fig = px.scatter(x, y)
fig.show()

探索更多交互式图表

图片示例

下面是一个机器学习数据可视化的例子。

希望这个小组能帮助你更好地理解机器学习中的可视化技术！