可视化机器学习模型的 5 种工具

可视化机器学习模型的 5 种工具
图片来源：编辑 | Midjourney

机器学习（ML）模型是建立在数据之上的。它们就像是使数据集有意义的现成品，用于发现模式、进行预测或自动化决策。虽然在探索性分析和特征工程等许多数据科学过程中可视化数据是毋庸置疑地重要的，但可视化 ML 模型这个概念并不那么直接：它涉及到理解模型的结构、性能和行为，以便做出决策，这通常需要专门的工具和技术。

本文列出了 5 款您可能不知道的工具，它们可以帮助您可视化 ML 模型并深入了解其性质和操作。

1. TensorBoard

TensorBoard 是一个常用的工具，用于可视化高级 ML 模型，主要是用 TensorFlow 构建的基于神经网络的模型。该工具侧重于实验，支持基于图的模型架构可视化、训练指标（如损失和准确率）的跟踪以及模型权重可视化（如直方图）等。通过使用合适的包装器和 Keras API 等设计模式，TensorBoard 也可以用来可视化使用 scikit-learn 等其他库构建的经典 ML 模型方面的内容。总的来说，这是一个相当均衡且多功能的模型可视化工具。

使用 TensorBoard 可视化的神经网络模型架构
图片来源：tensorflow.org

2. SHAP (SHapley Additive exPlanations)

与可解释人工智能 (XAI) 广泛相关，SHAP 是理解模型预测最流行的工具之一，它能够可视化和解释输入数据中的各个特征如何影响单个预测。它使用户能够解释简单和复杂的模型。

SHAP 通过分析输入的 itnfluenc 来帮助理解单个预测是如何做出的
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3. Yellowbrick

Yellowbrick 是一个用于模型诊断和评估的 Python 库。它扩展了 scikit-learn，通过提供一系列复杂且高度可定制的指标可视化，如学习曲线、残差图和 ROC 曲线，来支持模型选择。它是一个用于增强模型评估的强大工具，但它可能不像其他工具那样受欢迎，因此支持文档相对有限。

使用 Yellowbrick 进行细粒度指标可视化
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4. Netron

Netron 专注于可视化复杂的深度学习模型架构，例如用于计算机视觉的卷积神经网络或自然语言处理 (NLP) 模型。通过支持 TensorFlow、PyTorch 和 CoreML 等多种框架和格式，它对于希望密切检查深度神经网络层和操作的 ML 工程师来说是一个重要的帮手。

使用 Netron 进行深度学习架构可视化
图片来源：github.com

5. LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)

与 SHAP 类似，LIME 是另一个流行的可解释性工具，它为单个 ML 模型预测提供可视化、直观的解释：它通过用更简单、更易于理解的对应项来近似复杂模型来实现这一点。它与经典模型和深度学习模型兼容，无论使用何种技术或算法，都能提供有见地的解释。

使用 LIME 解释模型预测
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结论

好了，这就是：5 款功能强大的工具，可用于可视化各种模型类型和用例的机器学习模型。亲自尝试其中一些工具，深入了解您的模型、它们的内部工作原理及其预测。