在机器学习领域，可视化技术扮演着至关重要的角色。它帮助我们更好地理解模型的工作原理，发现数据中的模式，并优化模型性能。以下是一些常用的可视化方法：
- 散点图：用于展示两个特征之间的关系。
- 热力图：用于展示多个特征之间的关系，特别是类别特征。
- 决策树可视化：展示决策树的决策路径。
- 混淆矩阵：用于评估分类模型的性能。
机器学习可视化
更多关于机器学习可视化的内容，您可以参考我们的机器学习教程。
- 数据可视化工具：
- Matplotlib：Python中最常用的数据可视化库之一。
- Seaborn：基于Matplotlib，提供了更高级的数据可视化功能。
- Plotly：支持交互式数据可视化。
Matplotlib 散点图示例
Seaborn 热力图示例
Plotly 交互式图表示例
希望这些信息对您有所帮助！