在这个页面，您将找到关于机器学习可视化模板的详细信息。以下是一些常见的机器学习可视化工具和资源。
- Python 库：Matplotlib、Seaborn、Plotly
- 在线工具：Google Colab、Plotly Cloud
- 书籍推荐：《Python数据可视化》
机器学习可视化示例
以下是一些机器学习可视化的示例：
- 数据分布：使用散点图或直方图展示数据分布。
- 模型性能：使用混淆矩阵、ROC 曲线等展示模型性能。
- 特征重要性：使用特征重要性图展示不同特征对模型的影响。
数据分布可视化
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 假设数据集
data = sns.load_dataset('iris')
# 散点图
sns.scatterplot(x='sepal_length', y='sepal_width', hue='species', data=data)
plt.title('Iris 数据集 - 花瓣长度与宽度')
plt.show()
模型性能可视化
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import confusion_matrix, roc_curve, auc
# 假设模型预测结果
y_true = [0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1]
y_pred = [0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1]
# 混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
sns.heatmap(cm, annot=True, fmt='d')
plt.title('混淆矩阵')
plt.show()
# ROC 曲线
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_pred)
roc_auc = auc(fpr, tpr)
plt.plot(fpr, tpr, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc)
plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--')
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('ROC Curve')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()
希望这些信息对您有所帮助！