Hugging Face 提供了一系列可视化工具，帮助用户更好地理解和探索机器学习模型。以下是一些常用的可视化工具和它们的用途。

  • Confusion Matrix: 用于展示分类模型的性能，通过展示真实标签和预测标签的对比，可以直观地了解模型的准确率、召回率等指标。
  • ROC Curve: 用于评估分类模型的性能，通过展示不同阈值下的真阳性率（TPR）和假阳性率（FPR），可以帮助选择合适的阈值。
  • Learning Curves: 用于展示模型在训练过程中的学习情况，包括训练损失、验证损失、训练准确率等，有助于调整模型参数或数据预处理。

Confusion Matrix

以下是一些关于 Hugging Face Visualizations 的资源链接：

希望这些信息能帮助您更好地了解和使用 Hugging Face Visualizations。如果您有其他问题，欢迎访问我们的社区论坛进行讨论。