数据可视化是机器学习中不可或缺的环节，它帮助我们更直观地理解数据分布、发现潜在规律并验证模型效果。以下是关键知识点与实践建议：

常用工具与库

  • Matplotlib：基础绘图库，适合生成静态图表
    Matplotlib_示例
  • Seaborn：基于Matplotlib的高级库，简化统计图表绘制
    Seaborn_示例
  • Plotly：交互式可视化工具，支持Web端动态展示
    Plotly_示例
  • Pandas：数据处理与基础绘图集成，适合快速分析
    Pandas_示例

核心实践技巧

  1. 数据探索阶段
    使用箱线图（Boxplot）识别异常值
    箱线图_异常值
  2. 模型验证阶段
    通过混淆矩阵（Confusion_Matrix）评估分类性能
    混淆矩阵_评估
  3. 结果展示规范
    • 保持图表简洁，避免过度装饰
    • 使用颜色区分不同数据集（推荐色盲友好配色）
    • 添加数据标签与图例说明

扩展学习路径

如需深入了解可视化进阶技巧，可访问：
🔗 /ml_tutorials/visualization_tips

代码示例（Python）

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3], [4,5,1])  
plt.title("简单折线图")  
plt.xlabel("X轴")  
plt.ylabel("Y轴")  
plt.show()

折线图_示例