机器学习可视化是理解模型行为和发现数据中模式的重要工具。在这个教程中，我们将探索几种常用的机器学习可视化方法。

可视化方法

  1. 散点图：用于展示两个变量之间的关系。
  2. 决策树可视化：帮助理解模型是如何做出决策的。
  3. 混淆矩阵：评估分类模型的性能。

示例代码

以下是一个简单的散点图示例，展示了两个特征的分布关系。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一些示例数据
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)
plt.title('散点图示例')
plt.xlabel('特征X')
plt.ylabel('特征Y')
plt.show()

散点图示例

进一步阅读

想要了解更多关于机器学习可视化的内容，可以阅读我们的机器学习可视化高级教程。

结语

机器学习可视化是机器学习领域不可或缺的一部分。通过可视化，我们可以更深入地理解我们的模型和数据。希望这个教程能帮助你入门！