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SHAP力图
一种交互式可视化，展示每个特征如何将模型的预测从基值（平均值）推向特定观测值的最终预测。
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SHAP依赖图
一种可视化，展示特征对预测的影响，类似于PDP，但使用SHAP值来捕捉交互作用和非线性效应。
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LIME解释
一种图形表示，展示对特定预测影响最大的局部特征，通过在观测值周围创建简化的可解释模型。
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神经网络架构图
一种可视化图表，表示神经网络的层、神经元、连接和数据流，以说明其复杂结构。
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类激活图(CAM)
一种热力图，将卷积神经网络对特定类别预测最重要的区域叠加在输入图像上。
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梯度加权类激活映射(Grad-CAM)
CAM的改进版本，使用类别得分相对于最终特征图的梯度来创建更准确的感兴趣区域可视化。
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T-SNE投影
一种可视化方法，通过降维将观测值投影到2D或3D空间，保留局部结构并揭示聚类。
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UMAP可视化
一种非线性投影技术，在低维可视化中同时保留数据的全局和局部结构，通常比t-SNE更快。
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学习曲线可视化
一个图表，展示模型在训练集和验证集上根据数据大小的性能表现，用于诊断过拟合或欠拟合。
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置换重要性图
一个图表，通过当特征值被随机置换时模型性能的下降程度来显示特征的重要性。
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弗里德曼H统计量可视化
一个图表，表示模型中特征之间相互作用的强度，基于弗里德曼H统计量来量化交互效应。
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莫兰I图
一种可视化，表示模型残差的空间自相关性，用于检测地理数据中未建模的空间依赖关系。
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