視覺化是一種強大的工具，用於以直觀和可理解的方式傳達複雜的資料模式和關係。它們在數據分析中發揮著至關重要的作用，提供了通常難以從原始數據或傳統數位表示中辨別出來的見解。
視覺化對於理解複雜的資料模式和關係至關重要，我們將介紹11個最重要且必須知道的圖表，這些圖表有助於揭示資料中的信息，使複雜數據更可理解和有意義。
KS Plot用來評估分佈差異。其核心思想是測量兩個分佈的累積分佈函數(CDF)之間的最大距離。最大距離越小，它們越有可能屬於同一分佈。所以它主要被解釋為確定分佈差異的“統計檢定”，而不是“圖”。
#SHAP Plot透過考慮特徵之間的互動/依賴關係來總結特徵對模型預測的重要性。在決定一個特徵的不同值(低或高)如何影響整體輸出時很有用。
#ROC曲線描述了跨不同分類閾值的真陽性率(良好的表現)和假陽性率(糟糕的表現)之間的權衡。它展示了分類器在不同閾值下的靈敏度（True Positive Rate，TPR）和特異性（True Negative Rate，TNR）之間的權衡關係。
ROC曲線是一種常用的工具，特別適用於評估醫學診斷測試、機器學習分類器、風險模型等領域的效能。透過分析ROC曲線和計算AUC，可以更好地理解分類器的效能，選擇適當的閾值，並比較不同模型之間的效能。
Precision-Recall（精確度-召回率）曲線是另一個用於評估分類模型表現的重要工具，特別適用於不平衡類別分佈的問題，其中正類別和負類別樣本數量差異較大。這個曲線關注模型在正類別中的預測準確性和能夠找出所有真正正例的能力。它描述了不同分類閾值之間的精確率和召回率之間的權衡。
#QQ Plot（Quantile-Quantile Plot，分位數-分位數圖）是一種用於比較兩個資料集的分位數分佈是否相似的資料視覺化工具。它通常用於檢查一個資料集是否符合某種特定的理論分佈，如常態分佈。
它評估觀測資料與理論分佈之間的分佈相似性。繪製了兩個分佈的分位數。偏離直線表示偏離假定的分佈。
QQ Plot是一種直覺的工具，可用於檢查資料的分佈情況，尤其是在統計建模和資料分析中。透過觀察QQ Plot上的點的位置，你可以了解資料是否符合某種理論分佈，或者是否有異常值或偏差。
Cumulative Explained Variance Plot（累積解釋變異數圖）是在主成分分析（PCA）等降維技術中常用的圖表，用於幫助解釋資料中包含的變異數資訊以及選擇合適的維度來表示資料。
資料科學家和分析師會根據Cumulative Explained Variance Plot中的資訊來選擇適當數量的主成分，以便在降維後仍能夠有效地表示資料的特徵。這有助於減少資料維度，提高模型訓練效率，並保留足夠的資訊來支援任務的成功完成。
#Elbow Curve（肘部曲線）是一種用來幫助確定K-Means聚類中最佳簇數（聚類數目）的可視化工具。 K-Means是一種常用的無監督學習演算法，用於將資料點分為不同的簇或群組。 Elbow Curve有助於找到合適的簇數，以最好地表示資料的結構。
Elbow Curve是一種常用的工具，用來幫助選擇K-Means聚類中的最佳簇數，肘部的點表示理想的簇數。這樣可以更好地捕捉資料的內在結構和模式。
#Silhouette Curve（輪廓係數曲線）是一種用於評估聚類品質的可視化工具，通常用於幫助選擇最佳聚類數。輪廓係數是一種度量，用於衡量聚類中簇內資料點的相似性和簇間資料點的分離程度。
Silhouette Curve是一種強大的工具，用於幫助選擇最佳的聚類數，以確保聚類模型能夠有效地捕獲資料的內在結構和模式。在有很多簇時，肘部曲線通常是無效的。 Silhouette Curve是更好的選擇。
#Gini Impurity（基尼不純度）和Entropy（熵）是兩種常用於決策樹和隨機森林等機器學習演算法中的指標，用於評估資料的不純度和選擇最佳分裂屬性。它們都用於衡量資料集中的混亂度，以幫助決策樹選擇如何劃分資料。
它們用於測量決策樹中節點或分裂的雜質或無序。上圖比較了基尼不純和熵在不同的分裂，這可以提供了這些測量之間權衡的見解。
兩者都是有效的指標，用於決策樹等機器學習演算法中的節點分裂選擇，但選擇哪一個取決於具體的問題和資料特徵。
#Bias-Variance Tradeoff（偏差-方差權衡）是機器學習中一個重要的概念，用於解釋模型的預測性能和泛化能力之間的平衡。
偏差和變異數之間存在權衡關係。在訓練機器學習模型時，增加模型的複雜性通常會降低偏差但增加方差，而降低模型複雜性則會降低方差但增加偏差。因此，存在一個權衡點，其中模型既能夠捕捉資料的模式（降低偏差），又能夠對不同資料表現出穩定的預測（降低變異數）。
理解偏差-方差權衡有助於機器學習從業者更好地建立和調整模型，以實現更好的效能和泛化能力。它強調了模型的複雜性和資料集大小之間的關係，以及如何避免欠擬合和過度擬合。
#Partial Dependency Plots（部分依賴圖）是一種用於視覺化和解釋機器學習模型的工具，特別適用於了解單一特徵對模型預測的影響。這些圖形有助於揭示特徵與目標變數之間的關係，以便更好地理解模型的行為和決策。
Partial Dependency Plots通常與解釋性工具和技術一起使用，例如SHAP值、LIME等，以幫助解釋黑盒機器學習模型的預測。它們提供了一種視覺化方式，使資料科學家和分析師更容易理解模型的決策和特徵之間的關係。
這些圖表涉及了資料分析和機器學習領域中常用的視覺化工具和概念，這些工具和概念有助於評估和解釋模型效能、理解資料分佈、選擇最佳參數和模型複雜性，以及洞察特徵對預測的影響。
以上是資料分析與機器學習的11個進階視覺化圖表介紹的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
