机器学习可视化是一种将机器学习模型和算法的可视化表示，它可以帮助我们更好地理解模型的运作原理和性能表现。以下是一些常见的机器学习可视化方法和工具。
常见可视化方法
- 散点图：用于展示数据集中两个特征之间的关系。
- 热图：用于展示数据集中的相关性或相似性。
- 决策树：用于展示决策树模型的决策路径。
- 混淆矩阵：用于展示分类模型的准确性和召回率。
工具
- Matplotlib：Python中的一个绘图库，可以创建各种图表。
- Seaborn：基于Matplotlib的另一个绘图库，提供了更多高级的绘图功能。
- Plotly：一个交互式的图表库，可以创建各种动态图表。
扩展阅读
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