数据可视化可以赋能任何企业。 这包括在以下方面的巨大改进：
- 业务流程
- 设计
- 发展
- 评估
因此，利用机器学习可视化也是您的业务所需要的。
什么是机器学习：要点
机器学习（或 ML）是人工智能（或 AI）的一部分，它通过从经验和模式中学习来帮助预测结果。 机器学习使用算法通过使用历史数据来预测新的输出值。 通过机器学习，软件应用程序在预测用户的愿望和期望方面变得更加准确。
机器学习的过程包括：
- 数据观察
- 直接经验或指导
- 发现模式
- 基于范例的决策
- 使用历史数据来学习
机器学习的主要目标是让计算机在没有人工帮助的情况下自动学习，并根据他们的学习调整自己的行为。
机器学习算法的类型
可以观察到四种主要类型的机器学习算法（或模型），以更好地理解机器学习背后的逻辑。
监督学习
在监督学习的情况下，数据包含从输入变量 (x) 到输出变量 (y) 的映射供模型学习。最终结果是当我们形成新的输入数据时，您可以更准确地预测输出。
监督学习包括：
- 分类——根据观察值得出结论
- 回归——理解贵重物品之间的关系
- 预测——根据历史数据进行预测
半监督学习
虽然类似于监督学习，但半监督学习同时使用标记和未标记的数据（具有有意义标记的信息和缺少标记的信息）。结合两者，机器学习算法学习如何标记未标记的数据。
无监督学习
在这种类型的机器学习中，算法研究数据以识别模式并分析可用数据。这些算法只有输入变量，目标是对数据的基本分布进行建模。对大型数据集进行解释和组织以确定其结构，并完善决策能力。
无监督学习包括
- 聚类——对相似数据集进行分组
- 降维——减少变量的数量以找到特别需要的信息
强化学习
在这里，我们将重点放在有条理的学习过程上，其中机器学习算法探索不同的选项并对其进行评估，以找出最佳方案，从而获得最佳结果。
什么是机器学习中的数据可视化
机器学习可以通过数据可视化在许多场景中表达和使用。那么，什么是模型可视化？
通过数据可视化，人们可以在上下文中接收交互式视觉效果，将数据转换为一种形式，帮助人们更好地了解对他们的业务很重要的趋势和相关性。机器学习通过提供更具预测性、相关性和有效性的数据，为数据可视化带来更多价值。
机器学习可视化好处
机器学习可视化提供了几个好处。
- 节省时间
- 通过机器学习，数据收集是通过算法进行的，因此除了提高准确性外，它还非常省时。
- 更好地了解用户
- 因为机器学习在更个人的层面上跟踪用户的行为，通过数据可视化，您可以更准确地了解这些用户将如何最好地参与以及以何种方式参与
- 更多信任
- 通过机器学习，决策者获得了一种新型的确定性、验证和洞察力，从而对所做的预测产生更高程度的信任。
集成数据可视化和机器学习是更好地理解数据并提出您不会看到的相关性的好方法。
不同类型的机器学习数据可视化：
- 数据探索
- 构建模型
- 决策树模型
- 评估模型
机器学习的直观表示可以为许多利益相关者提供他们需要做出的明智选择的巨大帮助。
谁应该使用可视化？
数据的价值在于它将讲故事提升到新的水平。当信息易于通过模式消化、理解和获得洞察力时，就会发生这种情况。
无论您从事何种业务，以可视化形式提供数据对于以最有效的方式理解数据并得出可操作的结论以改进您未来的决策至关重要。 通过数据可视化，您可以将信息传达给：
- 利益相关者和决策者
- 营销人员和企业主
- 客户、合作伙伴、贡献者
任何人都应该使用数据可视化。
适应新兴趋势
数据可视化是观察新机会和新兴趋势的完美工具，否则这些新机会和新兴趋势是不容易被发现的。借助数据可视化技术，可以发现市场变化、消费者的反应和偏好——更好地理解。
节省宝贵的时间
如果没有数据可视化，就会花费大量时间来筛选大量数据、标记最重要的部分、分析它们并创建详细的报告。除了耗时之外，整个过程还需要受过训练且具有数据科学能力、适当系统和思维方式的人员的时间。但是，使用合适的软件，可以在几秒钟内创建数据可视化，让您始终拥有最新信息的最新仪表板。
查找隐藏模式
传统的数据表示形式在揭示模式、隐藏的见解和导致成功的因素方面，通常是不太准确的。然而，利用数据可视化则不遗余力地发现导致成功的因素——这适用于业务洞察、客户行为、项目绩效、活动管理以及确定哪些运营需要改进。
检测和限制错误
错误是所有业务运营的一部分，也是一个很好的学习机会。可视化数据意味着可视化错误并快速识别需要改进的领域、导致不良结果的错误行为，而这种分析是您团结团队围绕正确的下一步行动所需要的一切。
提高信任和透明度
数据可视化有助于提供透明度和信任，通过将知识和理解引入故事、管理大量数据负载并使其具有可操作性来验证未来的决策。
如何可视化机器学习模型
在数据可视化中，解释需要可定制并根据特定用例提供服务。以下是一些用于可视化机器学习模型的最常用图表类型。
图表和图形
通过图表和图形，这是首选的数据可视化类型之一，以更快的方式讲述数据趋势的整体情况。从长远来看，它们提供了快速比较和更好的数据分析方法。
仪表图
这种类型的可视化提供了信息的概览，作为表盘上的读数。 它可以帮助您快速了解某个项目、活动或数字的执行情况与预期的执行情况。
直方图
此可视化显示数据的分布并有助于得出概率结论。他们可以快速证明一个过程是否在正确的平均值附近徘徊，或者异常值是否会扭曲数据或结果的结果。
饼状图
它们说明了哪些因素在一个过程中起作用。如果您需要查看整体的每个部分是否在发挥作用，或者您想查看过程或结果中哪些因素最重要，则各种版本的饼图都很好。
树状图
这些数据可视化工具使用不同大小和颜色的嵌套节点（矩形）显示分层数据，从而轻松发现数据模式或比较数据量。
使用 Python 进行数据可视化
用 Python 语言编写的数据可视化有助于识别您可能从未发现的趋势、模式和相关性。要更深入地了解该主题，请查看我们关于使用 Python 进行数据可视化的文章。
使用 R 进行数据可视化
使用 R 作为数据分析语言，开发人员和数据科学家可以创建各种类型的可视化，以最少的编码来表示复杂的原始数据。通过使用 R 的多种功能，您只需编写几行代码即可创建吸引人的数据可视化。为了创建数据可视化，R 提供了几个可视化库，包括 ggplot2，它是使用最广泛的软件包之一。要详细了解为什么 R 可以成为数据可视化的答案，请参阅我们关于使用 R 进行数据可视化的文章。
原文链接：Machine Learning Models Visualization: Trust the Story of Data
