导读
可视化图表相比于一串串的数字更加易于理解，尤其在机器学习和深度学习领域，可视化工具能够提高模型的可解释性。可视化工具可以将模型的内部机制和数据的特征可视化，使用户更容易理解和解释模型的行为和预测结果。通过可视化工具，用户可以更直观地观察模型的训练过程和性能表现，发现模型中的问题和优化机会。因此，可视化工具在机器学习和深度学习领域中具有重要的作用，不仅可以提高模型的可解释性，还可以帮助用户更好地理解和优化模型。
深度学习模型可视化工具
目前深度学习模型可视化工具很多，但或多或少都有点小遗憾，有的只能展示模型整体结构，不能提供细节信息，有的不支持交互，今天给大家介绍一款交互式CNN模型可视化在线工具：CNN Explainer。
CNN解释器在线演示
https://poloclub.github.io/cnn-explainer/
源码
https://github.com/poloclub/cnn-explainer
论文
https://arxiv.org/abs/2004.15004
你可以查看CNN模型的整体结构。
你还可以用鼠标点击某个神经元来查看该神经元处理过程的动画模拟。
例如，点击一个卷积层的神经元，看看卷积是如何操作的。
点击Relu层神经元，看看Relu是如何工作的。
同样可以查看池化层的执行过程。
组后看看CNN是如何预测输出的。
全连接层
Softmax
该在线演示网站加载的是作者自己训练的VGG模型，你也可以将源码下载下来，搭建自己的网站，加载自己训练的模型。
What should I do if I want to change the model? · Issue #8 · poloclub/cnn-explainer · GitHub
机器学习可视化工具
大家都知道，scikit-learn是一个流行的Python机器学习库，它提供了各种机器学习模型、优化算法和损失函数的封装，可以快速实现各种机器学习任务。然而，scikit-learn并没有很好的可视化功能，需要依赖第三方工具，例如Matplotlib等。Matplotlib是一个流行的Python绘图库，可以用于可视化机器学习模型和数据。虽然Matplotlib可以与scikit-learn无缝集成，但它需要一定的编程技能和时间来创建和定制可视化图表。因此，为了更好地理解和解释机器学习模型，使用专门的可视化工具是非常有必要的。
今天我向大家介绍一个非常实用的机器学习可视化工具：Yellowbrick。Yellowbrick将scikit-learn与matplotlib相结合，取两者之所长，提供了一系列可视化工具，帮助用户更好地理解机器学习模型。Yellowbrick不仅提供了常见的机器学习任务的可视化工具，如特征重要性可视化、学习曲线可视化、超参数可视化等，还提供了交互式可视化、高度可定制等特性。Yellowbrick的可视化工具既易于使用又能够帮助用户更深入地理解机器学习模型，是机器学习领域不可或缺的重要工具。
Yellowbrick可以做以下事情：
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模型选择：Yellowbrick提供了多种可视化工具，帮助用户选择最合适的模型，如特征重要性可视化、模型选择可视化、超参数可视化等。
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模型调整：Yellowbrick可以帮助用户优化模型调整，如学习曲线可视化、验证曲线可视化、复杂度曲线可视化等。
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模型解释：Yellowbrick可以帮助用户理解模型的预测结果和内部机制，如ROC曲线可视化、混淆矩阵可视化、分类边界可视化等。
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数据集探索：Yellowbrick可以帮助用户探索和理解数据集，如特征相关性可视化、数据分布可视化、聚类可视化等。
官方网址：https://www.scikit-yb.org/
源码：https://github.com/DistrictDataLabs/yellowbrick
原文链接：https://www.bilibili.com/read/cv26532229/
