机器学习可视化是帮助理解和解释模型决策过程的重要工具。以下是一些常用的机器学习可视化方法和工具。
常用可视化方法
- 数据探索可视化：使用散点图、直方图等工具来探索数据的分布和关系。
- 模型评估可视化：通过ROC曲线、混淆矩阵等工具来评估模型的性能。
- 特征重要性可视化：使用特征重要性分数来识别对模型影响最大的特征。
工具
- Matplotlib：Python中常用的绘图库，可以生成各种类型的图表。
- Seaborn：基于Matplotlib的另一个绘图库，提供了更多高级的统计图表。
- TensorBoard：TensorFlow的日志可视化工具，可以用于查看模型的训练过程和参数。
机器学习可视化示例
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