期刊配图：模型性能可视化用图表揭示评估指标背后的真正表现 - 文章 - 开发者社区

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本节介绍：参考

《Energy》

中对于

各个特征对不同地区或类别的贡献可视化

，进行扩充运用到模型评价指标上进行可视化展示，数据采用模拟数据无任何现实意义，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。

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✨ 论文信息 ✨

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论文原图

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这个可视化展示了一组环形条形图，每个图表代表不同类别（如A1-1、B2-10等）在不同组（如BTH、PRD、CY等）中的分布。每个图表中的扇形部分表示不同类别的比例，比例通过百分比的形式显示。

要将这个可视化扩展到模型评价指标上，可以用类似的方式展示不同模型的评价结果（如准确率、精确率、召回率、F1分数等）。每个环形图代表多个模型在一个评价指标上的表现，而每个扇形部分则表示不同的模型）。这种方式可以帮助快速比较不同模型在各个评价标准上的表现，接下来就实现这个构思

✨ 构思实现 ✨

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这里只针对一个评价指标进行可视化，展示不同机器学习模型（RF、LGBM、XGB、ET、DT、KNN）在准确率（Accuracy）评价指标上的表现，每个扇形代表一个模型的得分，数值表示该模型的准确率

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这里就

可视化展示了多个模型（RF、LGBM、XGB、ET、DT、KNN）在不同评价指标（如准确率、召回率、F1分数、ROC AUC、特异性等）上的表现，突出了各指标在模型评估中的不同侧重点，尤其是在处理不平衡数据集时，某些指标能更真实地反映模型的性能。因此，通过综合多个评价指标来判断模型性能，将能够提供更全面和准确的评估

✨ 该文章案例 ✨

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在上传至交流群的文件中，像往期文章一样，将对案例进行逐步分析，确保读者能够达到最佳的学习效果。内容都经过详细解读，帮助读者深入理解模型的实现过程和数据分析步骤，从而最大化学习成果。

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