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AI 词汇表

人工智能完整词典

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LIME可视化

LIME(局部可解释模型无关解释)生成的解释图形表示,用于特定预测。该可视化突出显示影响模型个体决策的局部特征。

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决策边界图

二维或三维可视化,展示分类模型在特征空间中的决策边界。该图说明模型如何在预测空间中分离不同类别。

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混淆矩阵热力图

混淆矩阵的彩色视觉表示,展示模型的分类性能。该热力图便于快速识别最常见的分类错误类型。

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ROC曲线可视化

表示ROC(受试者工作特征)曲线的图表,说明真阳性率与假阳性率之间的权衡。该可视化用于评估模型在不同阈值下的判别性能。

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学习曲线图

展示模型性能随训练集大小变化的图表。该可视化有助于诊断模型的过拟合或欠拟合问题。

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验证曲线图

模型性能随特定超参数变化的图形表示。该图用于识别超参数的最优值,并理解其对偏差和方差的影响。

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残差图

残差(预测误差)相对于预测值或输入特征的可视化。该图有助于验证模型假设并识别误差中的系统性模式。

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模型校准图

可靠性图,比较模型预测概率与观察到的经验频率。该可视化评估模型的概率预测是否得到良好校准。

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Tree Visualization

Représentation graphique de la structure d'un arbre de décision montrant les nœuds de décision, les critères de division et les feuilles terminales. Cette visualisation permet de comprendre explicitement le processus de décision du modèle.

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Embedding Projection

Visualisation en 2D ou 3D d'embeddings de haute dimension réduits par des techniques comme t-SNE ou UMAP. Ce graphique révèle la structure et les clusters dans les données représentations apprises par le modèle.

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Feature Distribution Plot

Graphique montrant la distribution des caractéristiques d'entrée, souvent comparé entre différents groupes ou classes. Cette visualisation aide à comprendre le profil des données et les biais potentiels.

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Model Coefficient Plot

Visualisation des coefficients d'un modèle linéaire avec leurs intervalles de confiance. Ce graphique permet d'évaluer l'importance et la direction de l'influence de chaque caractéristique dans les modèles linéaires.

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Prediction Explanation Dashboard

Interface interactive combinant plusieurs visualisations pour expliquer une prédiction spécifique. Ce dashboard intègre diverses techniques d'interprétation pour fournir une vue d'ensemble complète de la décision du modèle.

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Feature Correlation Heatmap

Matrice de corrélation visualisée sous forme de heatmap montrant les relations linéaires entre les caractéristiques. Cette visualisation aide à identifier la multicollinéarité et les dépendances entre variables.

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Model Performance Radar Chart

Graphique en radar comparant plusieurs métriques de performance du modèle sur différents axes. Cette visualisation permet d'évaluer rapidement les forces et faiblesses du modèle selon différentes dimensions.

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