机器学习中的数据可视化 📊

数据可视化是机器学习流程中不可或缺的一环，它帮助我们更直观地理解数据分布、模型表现以及分析结果。以下是一些关键知识点和实用技巧👇

为什么需要数据可视化？

• 发现数据模式：通过图表快速识别数据中的趋势、异常值或相关性
• 简化复杂模型：用可视化手段解释模型的预测过程（如决策树、神经网络）
• 辅助决策：将分析结果转化为易于理解的图表，支持业务场景中的决策优化
• 沟通效率：用图像代替文字，更高效地与团队或非技术人员交流

常用图表类型与场景

图表类型	适用场景	示例图
柱状图	对比分类数据
折线图	展示时间序列变化
散点图	分析变量间关系
热力图	展示矩阵数据分布

推荐工具与库

• Matplotlib：Python 经典可视化库，适合生成静态图表
• Seaborn：基于 Matplotlib，简化统计图表绘制
• Plotly：交互式可视化工具，支持 Web 端动态展示
• Tableau：专业 BI 工具，适合商业数据分析

实战案例

1. 使用 Seaborn 分析鸢尾花数据集的分布
2. 通过 Plotly 可视化回归模型的预测结果
3. 用 Matplotlib 绘制混淆矩阵评估分类模型性能

扩展阅读

想深入了解可视化在机器学习中的应用？可以查看我们的数据可视化进阶教程，其中包含更多实战案例和高级技巧！