数据可视化是深度学习模型开发中的关键环节，能够直观呈现数据分布、模型性能及训练过程。以下为核心内容：
基础概念📌
- 数据清洗：去除噪声与异常值，确保数据质量✅
- 图表类型：柱状图(Column_Chart)、折线图(Line_Chart)、热力图(Heatmap)等
- 交互设计：通过动态图表（如Plotly）增强分析深度🖱️
常用工具🛠️
| 工具 | 特点 | 示例 |
|---|---|---|
| Matplotlib | 基础图表库，适合静态图像 | 绘制损失函数曲线 |
| Seaborn | 基于Matplotlib，简化统计图表 | 数据分布可视化 |
| Plotly | 支持交互式图表，适合Web展示 | 动态数据探索 |
应用场景🗺️
- 数据预处理：可视化特征分布（如直方图）🔍
- 模型评估：混淆矩阵(Confusion_Matrix)与ROC曲线(Roc_Curve)
- 结果分析：通过热力图分析特征重要性🔥
实战案例💻
- 使用TensorBoard记录训练过程指标📈
- 通过Seaborn生成分类数据的分布图📈
- 利用Plotly创建交互式数据探索界面🌐
扩展阅读：数据可视化工具推荐