可视化是一种强大的工具，可以以直观且易于理解的方式传达复杂的数据模式和关系。 它们在数据分析中发挥着至关重要的作用，提供通常难以从原始数据或传统数字表示中辨别的见解。
可视化对于理解复杂的数据模式和关系至关重要，我们将介绍 11 个最重要且必须了解的图表，它们有助于揭示数据中的信息，并使复杂数据更易于理解和有意义。
1.KS图
KS 图用于评估分布差异。 核心思想是衡量两个分布的累积分布函数（CDF）之间的最大距离。 最大距离越小，它们越有可能属于同一分布。 因此它主要被解释为确定分布差异的“统计检验”，而不是“图”。
2. 形状图
SHAP 图通过考虑特征之间的交互/依赖性来总结特征对模型预测的重要性。 在确定特征的不同值（低或高）如何影响整体输出时很有用。
3.ROC曲线
ROC 曲线描述了不同分类阈值下真阳性率（良好性能）和假阳性率（不良性能）之间的权衡。 它显示了不同阈值下分类器的敏感性（真阳性率，TPR）和特异性（真阴性率，TNR）之间的权衡。
ROC 曲线是一种常用工具，对于评估医疗诊断测试、机器学习分类器、风险模型等的性能特别有用。 通过分析 ROC 曲线和计算 AUC，您可以更好地了解分类器的性能、选择合适的阈值并比较不同模型之间的性能。
4. 精确率-召回率曲线
Precision-Recall曲线是评估分类模型性能的另一个重要工具，特别是对于类别分布不平衡的问题，其中正类和负类样本的数量显着不同。 这条曲线重点关注模型在正类中的预测准确性及其找到所有真实正例的能力。 它描述了不同分类阈值之间的精度和召回率之间的权衡。
5.QQ剧情
QQ Plot（Quantile-Quantile Plot，分位数-分位数图）是一种数据可视化工具，用于比较两个数据集的分位数分布是否相似。 它通常用于检查数据集是否符合特定的理论分布，例如正态分布。
它评估观测数据与理论分布之间的分布相似性。 绘制两个分布的分位数。 偏离直线表示偏离假设的分布。
QQ Plot 是一个直观的工具，可以用来检查数据的分布情况，特别是在统计建模和数据分析中。 通过观察QQ图上点的位置，可以了解数据是否符合一定的理论分布，是否存在异常值或偏差。
6.累积解释方差图
累积解释方差图（Cumulative Expanded Variance Plot）是主成分分析（PCA）等降维技术中常用的图表。 它用于帮助解释数据中包含的方差信息并选择合适的维度来表示数据。
数据科学家和分析师利用累积解释方差图中的信息来选择适当数量的主成分，以便在降维后仍能有效地表示数据的特征。 这有助于减少数据维度，提高模型训练效率，并保留足够的信息来支持任务的成功完成。
7.肘部曲线
Elbow Curve 是一个可视化工具，用于帮助确定 K-Means 聚类中的最佳簇数（簇数）。 K-Means 是一种常用的无监督学习算法，用于将数据点分类到不同的簇或组中。 肘部曲线有助于找到正确数量的簇以最好地表示数据的结构。
Elbow Curve 是 K-Means 聚类中帮助选择最佳簇数的常用工具。 肘部的点代表理想的簇数。 这可以更好地捕获数据的底层结构和模式。
8. 轮廓曲线
Silhouette Curve 是一种用于评估聚类质量的可视化工具，通常用于帮助选择最佳聚类数量。 Silhouette 系数是聚类中簇内数据点相似度和簇间数据点分离度的度量。
Silhouette Curve 是一个强大的工具，用于帮助选择最佳聚类数量，以确保聚类模型有效捕获数据的内在结构和模式。 当有很多簇时，肘部曲线通常无效。 轮廓曲线是更好的选择。
9.基尼-杂质和熵
基尼不纯度和熵是决策树、随机森林等机器学习算法中常用的两个指标，用于评估数据的不纯度并选择最佳的分裂属性。 它们都用于测量数据集中的混乱程度，以帮助决策树选择如何划分数据。
它们用于测量决策树中节点或分裂的杂质或无序程度。 上图比较了不同分裂下的基尼杂质和熵，这可以提供对这些措施之间权衡的见解。
两者都是决策树等机器学习算法中节点分裂选择的有效指标，但选择哪一种取决于具体问题和数据特征。
10. 偏差-方差权衡
偏差-方差权衡是机器学习中的一个重要概念，用于解释模型的预测性能和泛化能力之间的平衡。
偏差和方差之间存在权衡。 训练机器学习模型时r软件中的聚类分析中 距离度量，增加模型复杂性通常会减少偏差但会增加方差，而降低模型复杂性会减少方差但会增加偏差。 因此，存在一个权衡点，即模型既能够捕获数据中的模式（减少偏差），又能够在不同数据之间显示稳定的预测（减少方差）。
了解偏差-方差权衡有助于机器学习从业者更好地构建和调整模型r软件中的聚类分析中 距离度量，以实现更好的性能和泛化能力。 它强调了模型复杂性和数据集大小之间的关系，以及如何避免欠拟合和过拟合。
11. 部分依赖图：
部分依赖图是一种用于可视化和解释机器学习模型的工具。 它们对于理解单个特征对模型预测的影响特别有用。 这些图表有助于揭示特征和目标变量之间的关系，以更好地理解模型的行为和决策。
部分依赖图通常与解释工具和技术（例如 SHAP 值、LIME 等）一起使用，以帮助解释黑盒机器学习模型的预测。 它们提供可视化效果，使数据科学家和分析师更容易理解模型决策和特征之间的关系。
总结
这些图表涉及数据分析和机器学习中使用的常见可视化工具和概念，以帮助评估和解释模型性能、了解数据分布、选择最佳参数和模型复杂性，并深入了解特征对预测的影响。 影响。
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