✨ 欢迎关注Python机器学习AI ✨
本节介绍：基于
文献
可视化表达信息利用python进行类似可视化。数据采用模拟数据，作者根据个人对机器学习的理解进行代码实现与图表输出，细节并不保证与原文一定相同，仅供参考。
详细数据和代码将在稍后上传至交流群，付费群成员可在交流群中获取下载。需要的朋友可关注公众文末提供的购买方式。
购买前请咨询，避免不必要的问题。
✨ 论文信息 ✨
✨
论文原图
✨
✨ 仿图 ✨
✨ 论文解读 ✨
文献中可视化展示一系列雷达图（也叫蜘蛛图），比较了不同预测模型在两个时间段（1年和3年）内的表现。评估指标包括相关系数（r）、归一化均方根误差（NRMSE）和平均绝对误差（MAE），这些指标分别展示了在不同测试点（CB2和CB3）上，各模型的表现。
- 相关系数（r） ：r值越接近1，表示模型的预测与真实值的匹配度越高。在所有图中，1年（蓝色线条）和3年（浅蓝色线条）的预测值与实际观测值（红色线条）进行了比较。
- 归一化均方根误差（NRMSE）
：该指标表示模型预测的误差大小，数值越小越好。
- 平均绝对误差（MAE）
：与NRMSE类似，MAE衡量的是模型预测值与真实值之间的平均差异。
综上所述，这个可视化的主要目的是对比不同预测模型（如SBL、GPR、MLR、RBFN）在不同数据集（CB2和CB3）和时间段（1年和3年）下的预测性能。通过展示相关系数（r）、归一化均方根误差（NRMSE）和平均绝对误差（MAE），可以直观地看到每个模型在各自的预测任务中的表现，进而比较它们的准确性和误差水平。
✨ 仿图解读 ✨
仿图展示了不同模型（KNN、XGB、LGB、RF）的性能比较，评估指标包括训练集的相关系数（r）、归一化均方根误差（NRMSE）和平均绝对误差（MAE），以及在测试集和外部验证集上的对应表现。每个图的中心展示了不同模型在这几个指标上的对比。
是一个典型的模型性能评估图，和文献不同的只是这里用于比较不同机器学习模型在不同数据集上的表现，尤其是训练、测试和外部验证的对比。这有助于分析模型是否存在过拟合现象，以及其在未知数据上的泛化能力。
读者同样可以采用其他模型和数据集进行类似的比较和分析，也可以扩展到分类模型上。
✨ 购买介绍 ✨
本节介绍到此结束，有需要学习数据分析和Python机器学习相关的朋友欢迎到 淘宝店铺：Python机器学习AI，或添加作者微信deep_ML联系 ，购买作者的公众号合集。截至目前为止，合集已包含200多篇文章，购买合集的同时，还将提供免费稳定的AI大模型使用，包括但不限于ChatGPT、Deepseek、Claude等。
更新的内容包含数据、代码、注释和参考资料。
作者仅分享案例项目，不提供额外的答疑服务。项目中将提供详细的代码注释和丰富的解读，帮助您理解每个步骤
。
购买前请咨询，避免不必要的问题。
✨ 群友反馈 ✨
✨ 淘宝店铺 ✨
请大家打开淘宝扫描上方的二维码，进入店铺，获取更多Python机器学习和AI相关的内容，或者添加作者微信 deep_ML联系
避免淘宝客服漏掉信息
，希望能为您的学习之路提供帮助！
往期推荐
期刊配图：SHAP可视化改进依赖图+拟合线+边缘密度+分组对比
期刊配图：SHAP蜂巢图与柱状图多维组合解读特征对模型的影响
期刊配图：回归模型对比如何精美可视化训练集与测试集的评价指标
期刊配图：如何同时可视化多个回归模型在训练集与测试集上的预测效果
期刊配图：SHAP可视化进阶蜂巢图与特征重要性环形图的联合展示方法
如果你对类似于这样的文章感兴趣。
欢迎关注、点赞、转发~
个人观点，仅供参考