欢迎来到 TFX 数据可视化教程！📊 本教程将带你了解如何在机器学习流水线中利用可视化工具分析数据，优化模型训练过程。

📊 可视化工具介绍

TFX 支持多种可视化方案，以下是常见工具及使用场景：

  1. Matplotlib

    • 适用：基础统计图表生成
    • 示例：绘制数据分布直方图
    Bar_Chart
    [点击查看 Matplotlib 教程](/tfx/tutorials/model_training)

  2. Seaborn

    • 优势：基于 Matplotlib 的高级接口
    • 特点：内置主题，简化代码逻辑
    Scatter_Plot

  3. Plotly

    • 特性：交互式图表支持
    • 应用：探索性数据分析（EDA）
    Interactive_Chart

🔄 TFX 流水线中的可视化实践

  • 数据验证阶段：通过 SchemaGen 生成数据统计图
  • 模型分析阶段：使用 ModelValidator 可视化特征重要性
  • 部署监控：集成 Prometheus + Grafana 实现实时数据监控

⚠️ 注意：所有可视化操作均需在 Pipeline 中配置 Visualizer 组件

📚 延伸学习

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Data_Visualization

数据可视化在机器学习中的关键作用